【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多源遥感图像分类，具体涉及一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法。
技术介绍
1、随着遥感技术的发展，光学、激光雷达和高光谱等大量不同卫星传感器对地观测的应用与日俱增，获得了大量的多源遥感数据，遥感信息的应用分析也已从单一遥感资料向多时相、多数据源的复合分析过渡，因此如何协同利用多源的遥感数据实现有效融合已逐渐成为当前研究热点。多源遥感数据融合指利用从同一地区获取的不同空间分辨率、不同时间分辨率或不同光谱分辨率的遥感数据，并根据其各自具有的不同数据特性，融合出能够综合多源数据互补特征的方法，对提高遥感数据利用效率和应用效果都具有重要的意义。
2、多源遥感数据包含丰富的互补信息，比如高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，但通常空间分辨率不高，且易受云雨遮挡影响，导致难以精细刻画地物的分布情况；激光雷达图像可以提供地表物体高度和形状的高程信息，且不易受天气和云层遮挡的干扰。因此，协同利用高光谱数据与激光雷达数据中的互补信息可以降低某一信源数据噪声的影响，提供更强的地物解译能力和可靠的分类结果。考虑到不同特征能从多种...
【技术保护点】
1.一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述S1中的多源遥感图像数据包括高光谱图像生成指定像素给定邻域范围内的立方体和激光雷达图像生成的与高光谱图像在相同空间位置的图像矩形块。
3.根据权利要求1所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述S21中交叉通道特征的表达式为：
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述s1中的多源遥感图像数据包括高光谱图像生成指定像素给定邻域范围内的立方体和激光雷达图像生成的与高光谱图像在相同空间位置的图像矩形块。
3.根据权利要求1所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述s21中交叉通道特征的表达式为：
5.根据权利要求1所述的基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，其特征在于，所述s2中像素级特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟业，邓阳君，牛雪梅，冯鑫儒，许源平，郭本俊，李恒超，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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