本文提出了一種利用高光譜影像和點云數(shù)據(jù)融合提取空間特征的方法。點云輔助高光譜數(shù)據(jù)分類通常是利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜特征、空間特征和點云數(shù)據(jù)高程特征簡單組合后進行分類。然而，這種方法沒有充分利用多源數(shù)據(jù)的互補信息。本文提出一種融合多源數(shù)據(jù)進行空間特征提取的方法，并利用光譜角距離優(yōu)化像元形狀指數(shù)，使之適用于高維數(shù)據(jù)形狀結(jié)構(gòu)特征提取。該方法首先對光譜特征和點云特征進行融合，增強不同地物之間的差異性。然后，利用光譜角距離像元形狀指數(shù)提取融合數(shù)據(jù)的空間特征。最后，將三種特征組合后輸入SVM分類器。實驗結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的nDSM輔助高光譜數(shù)據(jù)分類，本文所提出的“先融合、后提取”的方法可以獲得更好的分類效果和精度。
?