【摘 要】
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高光谱数据由于其光谱分辨率高等优势，被广泛应用于地物识别与分类。高光谱影像的光谱波段数据能够较为准确的表达地物的属性信息，给地物的分类提供了依据，然而其并不能表达像素之间的空间拓扑关系，分类后影像易形成信息“孤岛”；通过构建灰度共生矩阵、自相关函数模型等纹理信息分析方法，以生成新的表达空域信息的波段数据，最后添加到数据立方体中，为地物分类提供新的依据。最后构建多棵分类决策树，最终形成随机决策森林树
【机 构】
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中国地震局地震预测研究所,北京100036
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高光谱数据由于其光谱分辨率高等优势，被广泛应用于地物识别与分类。高光谱影像的光谱波段数据能够较为准确的表达地物的属性信息，给地物的分类提供了依据，然而其并不能表达像素之间的空间拓扑关系，分类后影像易形成信息“孤岛”；通过构建灰度共生矩阵、自相关函数模型等纹理信息分析方法，以生成新的表达空域信息的波段数据，最后添加到数据立方体中，为地物分类提供新的依据。最后构建多棵分类决策树，最终形成随机决策森林树分类算法，对机载AISA Eaglet获取的高光谱数据进行分类研究。实验以VS2008为平台，结合Intel OpenCV计算机视觉库编写了随机森林分类算法，为机载高光谱数据的分类提供参考。
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