【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感高光谱聚类，具体涉及一种基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法。
技术介绍
1、高光谱图像(hsi)技术是一种强大的遥感图像技术，它提供了丰富的光谱信息和空间结构，广泛应用于多个领域，如植被调查、资源勘探、环境监测和目标识别。hsi数据通常包含数十个光谱波段，其狭窄的诊断光谱带(通常为几nm间隔)能有效地对不同材料和物体进行细粒度分类。目前，hsi聚类是一个备受关注的研究领域。解决hsi聚类问题将有助于更好地理解和利用高光谱数据，推动遥感技术在各种应用领域的进一步应用和发展。
2、尽管目前图卷积子空间聚类方法在高光谱聚类领域取得了优秀的精度，但是它计算复杂度高，无法处理规模较大的数据集。所以进一步提高估计算法的效率仍是研究者们非常感兴趣的问题之一。
技术实现思路
1、为了克服上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供了一种基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，该方法能在保证聚类精度的同时，大幅提高聚类算法的效率。
2、为了达到上...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于，所述的多尺度邻居定义如下：
6.根据权利要求5所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度图融合的高光谱遥感图像快速聚类方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨奔，龚羽飞，张雪涛，吴镜涵，王飞，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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