基于雙邊濾波和空間鄰域信息的高光譜圖像分類方法

廖建尚 王立國(guó) 郝思媛

(1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院, 廣州 510650； 2.哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院, 哈爾濱 150001;3.青島理工大學(xué)通信與電子工程學(xué)院, 青島 266520)

基于雙邊濾波和空間鄰域信息的高光譜圖像分類方法

廖建尚1王立國(guó)2郝思媛3

(1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院, 廣州 510650； 2.哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院, 哈爾濱 150001;3.青島理工大學(xué)通信與電子工程學(xué)院, 青島 266520)

提出了一種基于雙邊濾波和像元鄰域信息的高光譜圖像分類(BS-SVM)算法。該方法首先利用雙邊濾波器提取經(jīng)主成分分析降維后的高光譜圖像空間紋理信息，然后通過設(shè)計(jì)一種高光譜像元鄰域信息來構(gòu)建高光譜的空間相關(guān)信息，最后將2種空間信息融合后與光譜信息結(jié)合，形成空譜信息(空間信息和光譜信息)后交由支持向量機(jī)完成分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比單純使用光譜信息的支持向量機(jī)的分類方法以及基于Gabor濾波的空譜信息結(jié)合分類方法，所提出的BS-SVM方法分類精度有較大幅度提高，充分證明了該方法的有效性。

高光譜圖像； 分類； 雙邊濾波； 像元鄰域信息； 空間相關(guān)信息

引言

在遙感高光譜分類中，利用高光譜圖像可以有效對(duì)植被和農(nóng)作物精準(zhǔn)分類與識(shí)別，在農(nóng)業(yè)災(zāi)害和產(chǎn)量評(píng)估方面有廣泛應(yīng)用[1-3]。越來越多的學(xué)者將空間信息融入到高光譜圖像分類中，以有效提高分類器性能。目前空間特征提取方法用于高光譜圖像分類的有：形態(tài)濾波[4-5]、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)[6-7]和圖像分割[8-9]。不少學(xué)者將空間信息融入到支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)的分類中，KUO等[10]提出了空間信息半監(jiān)督支持向量機(jī)；BRUZZONE等[11]對(duì)空間樣本分配不同誤分代價(jià)來調(diào)整支持向量機(jī)的優(yōu)化過程，使總體的誤分代價(jià)最小化；CHEN等[12]提出使用多個(gè)假設(shè)預(yù)處理空-譜信息來提高高光譜圖像的分類精度。利用濾波方式來提取高光譜空間紋理信息也開始逐漸增多，BAU等[13]和SHEN等[14]利用多維Gabor濾波器多角度提取圖像的紋理信息，分類精度得到了提升；WANG等[15]采用了Gabor濾波獲取空間特征，利用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)有標(biāo)簽訓(xùn)練樣本的空間鄰域信息進(jìn)行化簡(jiǎn)，提出一種空譜結(jié)合的S2ISC半監(jiān)督分類算法；WANG等[16]采用Gabor濾波獲取空間特征，提出一種空譜標(biāo)簽傳播的SS-LPSVM半監(jiān)督分類算法；SAHADEVAN等[17]用雙邊濾波對(duì)高光譜圖像平滑處理，然后用SVM進(jìn)行分類；WANG等[18]先用SVM獲得初始分類結(jié)果，然后利用雙邊濾波和圖像分割提出一種空譜結(jié)合的高光譜圖像分類方法。有少數(shù)學(xué)者研究基于空間鄰域信息的高光譜分類，石磊等[19]在傳統(tǒng)光譜角度匹配高光譜監(jiān)督分類算法的基礎(chǔ)上，利用像元空間鄰域信息對(duì)光譜角進(jìn)行修正，提出一種基于像元空間鄰域信息的SAM分類算法；王彩玲等[20]通過光譜角計(jì)算待分類像元鄰域像元的相似度，提出了一種基于鄰域分割的空譜聯(lián)合稀疏表示高光譜分類算法。

提取高光譜圖像空間紋理信息用于分類的研究中取得了一定成效，但是也存在一些不足：①對(duì)空間信息的地物邊界信息挖掘不夠，造成分類性能提高不大。②采用濾波器挖掘高光譜圖像的空間紋理信息的同時(shí)，容易丟失空間相關(guān)信息。為了更好地挖掘空間紋理邊界信息和像元鄰域信息來提高分類性能，本文提出一種基于雙邊濾波和用像元鄰域構(gòu)建的空間相關(guān)信息的高光譜圖像分類(BS-SVM)算法。

1 方法

基于雙邊濾波和像元鄰域信息的高光譜圖像分類(BS-SVM)算法，采用主成分分析[21](Principal components analysis，PCA)和雙邊濾波器共同協(xié)作提取空間紋理信息，并設(shè)計(jì)一種高光譜像元鄰域空間信息方法來構(gòu)建空間相關(guān)信息，最后結(jié)合線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)支持的SVM方法設(shè)計(jì)新的分類算法。

1.1 基于雙邊濾波的圖像空間紋理信息提取

雙邊濾波器是1998年由TOMASI和MANDUCHI[22]在高斯濾波器基礎(chǔ)上提出的一種改進(jìn)雙邊濾波算法，是一種加權(quán)的非線性高斯濾波，雙邊濾波器有2個(gè)核函數(shù)，對(duì)于有k個(gè)波段的高光譜圖像集G，利用像元在高光譜空間和幅度的相關(guān)性，給定濾波窗口S，對(duì)高光譜圖像的雙邊濾波器定義為

(i=1,2,…,k;m、n∈S)

(1)

其中

(2)

高光譜遙感具有波段多、數(shù)據(jù)量大、相鄰譜帶間相關(guān)性較高的特點(diǎn)，但冗余信息多，為了使用雙邊濾波獲取較高光譜圖像更全面的空間信息，本文首先對(duì)高光譜圖像作歸一化處理，對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，使高光譜數(shù)據(jù)變換到[0,1]區(qū)間，其次采用了PCA降維的方法，利用雙邊濾波器對(duì)PCA降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，從而提取高光譜較全面的空間紋理信息，圖1為結(jié)合歸一化、PCA降維的高光譜圖像雙邊濾波流程圖，圖2為用雙邊濾波對(duì)印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集的第120個(gè)波段和用PCA獲得的前3個(gè)主成分進(jìn)行處理前后的對(duì)比圖像，由圖2可以看出，雙邊濾波對(duì)平滑去噪、提取高光譜地物邊界信息有較大優(yōu)勢(shì)。

圖2 印第安農(nóng)林的雙邊濾波前后對(duì)比Fig.2 Comparison of Indian pines before and after bilateral filtering

圖1 結(jié)合PCA降維的高光譜圖像雙邊濾波流程圖Fig.1 Flow chart of bilateral filter for hyperspectral image with PCA

1.2 與像元鄰域信息構(gòu)建的空間相關(guān)信息結(jié)合

一般地物在空間分布上具有一定的連續(xù)性，因此高光譜像元在空間分布中有一定的相關(guān)性，過去的高光譜空譜結(jié)合方法僅關(guān)注了空間紋理特征，忽略了像元空間鄰域特征。本文針對(duì)高光譜圖像的地物空間分布有連續(xù)性這一特點(diǎn)，提出一種高光譜像元鄰域信息的空間相關(guān)信息構(gòu)建方法，構(gòu)建方法如下：

對(duì)于高光譜圖像，定義一個(gè)像元鄰域窗口R，定義窗口半徑寬度為d，則窗口邊長(zhǎng)為

l=2(d-1)+1

(3)

像元鄰域窗口面積為

s=l2

(4)

定義像元鄰域信息為

(5)

其中f=a-d-1,a-d,…,a,a+1,…,a+d-1

g=b-d-1,b-d,…,b,b+1,…,b+d-1

式中 (f,g)——像元在高光譜圖像中的坐標(biāo) (a,b)——鄰域窗口中心在高光譜圖像中的坐標(biāo)

結(jié)合高光譜像元鄰域信息和雙邊濾波器，實(shí)現(xiàn)一種新的分類算法(BS-SVM)，具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

(1)歸一化：高光譜中像元的反射強(qiáng)度較大，先對(duì)高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，得到信息量重新分布的高光譜圖像數(shù)據(jù)集為

(6)

式中N——某波段反射強(qiáng)度最小值M——某波段反射強(qiáng)度最大值

(2)高光譜降維：通過PCA對(duì)高光譜數(shù)據(jù)R進(jìn)行降維處理，得到信息量重新分布的高光譜圖像數(shù)據(jù)集RP。

(3)雙邊濾波：利用式(1)對(duì)RP前n個(gè)成分進(jìn)行雙邊濾波，得到空間紋理信息Ws。

(4)構(gòu)建空間鄰域信息：采用高光譜像元鄰域的空間相關(guān)信息構(gòu)建方法，選擇窗口半徑d=5的鄰域空間信息D。

(5)融合：光譜信息G、空間紋理信息Ws和空間鄰域信息D線性結(jié)合

W=G+Ws+D

(7)

(6)交叉驗(yàn)證，并針對(duì)不同的核函數(shù)尋找最優(yōu)參數(shù)組合。

(7)隨機(jī)從數(shù)據(jù)集W以一定比例挑選訓(xùn)練集We，其余作為測(cè)試集Wt。

(8)使用訓(xùn)練集We進(jìn)行SVM訓(xùn)練，獲取訓(xùn)練模型。

(9)分別采用不同核函數(shù)對(duì)測(cè)試集Wt進(jìn)行分類。

(10)獲取分類結(jié)果。

將空譜信息和線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)結(jié)合后，設(shè)計(jì)算法有BS-LSVM、BS-PSVM、BS-RSVM。BS-SVM算法詳細(xì)流程圖如圖3所示。

圖3 BS-SVM算法流程圖Fig.3 Flow chart of BS-SVM

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了驗(yàn)證雙邊濾波提取的空間紋理信息和像元鄰域信息構(gòu)建的空間相關(guān)信息對(duì)分類過程的輔助作用，本文采用印第安農(nóng)林和帕維亞大學(xué)2個(gè)高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)集特征如下：

(1)印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集：印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集來自機(jī)載可見紅外成像光譜儀(Airborne visible infrared imaging spectrometer)，是1992年在印第安納州西北部印第安農(nóng)林收集到的高光譜遙感圖像，包含144×144個(gè)像元，220個(gè)波段，由于噪聲和水吸收等因素除去其中的20個(gè)波段，剩余200個(gè)波段包含16個(gè)類別，具體地物類別和樣本數(shù)參見表1。

(2)帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集：帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集來自反射式光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀(Reflective optics system imaging spectrometer)，拍攝于帕維亞大學(xué)的高光譜遙感圖像，包含610×340個(gè)像元，115個(gè)波段，由于噪聲等因素去除其中的12個(gè)波段，剩余103個(gè)波段包含9個(gè)類別，具體地物類別和樣本數(shù)參見表2。

本文采用整體分類精度(Overall accuracy, OA)、平均分類精度(Average accuracy, AA)以及Kappa統(tǒng)計(jì)系數(shù)(Kappa statistic, Kappa)來衡量分類算法的性能，為了避免隨機(jī)偏差的產(chǎn)生，每個(gè)實(shí)驗(yàn)重復(fù)10次且記錄平均結(jié)果，驗(yàn)證平臺(tái)采用Matlab R2012b、E5800、6 GB RAM實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)方法設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證雙邊濾波提取的空間紋理特征對(duì)分類的重要性，本文將使用核函數(shù)支持的SVM 對(duì)其進(jìn)行分類，核函數(shù)有線性(Linear)核函數(shù)、多項(xiàng)式(Polynomial)核函數(shù)以及徑向基(RBF)函數(shù)。

方法1：利用文獻(xiàn)[23]提出的SVM，并通過融合核函數(shù)，設(shè)計(jì)了多項(xiàng)式核函數(shù)支持的SVM和徑向基核函數(shù)支持的SVM，線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)支持的SVM分別命名為L(zhǎng)SVM、PSVM和RSVM。

方法2：用Gabor空間濾波的方法提取空間紋理信息，將結(jié)合后的空譜信息交由線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)支持的SVM完成分類，設(shè)計(jì)算法分別為G-LSVM、G-PSVM、G-RSVM。

方法3：用雙邊濾波提取空間紋理信息，將結(jié)合后的空譜信息交由線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)支持的SVM完成分類，設(shè)計(jì)算法分別為B-LSVM、B-PSVM、B-RSVM。

方法4：本文提出方法，設(shè)計(jì)算法分別為BS-LSVM、BS-PSVM、BS-RSVM。

3.2 參數(shù)設(shè)計(jì)

雙邊濾波器參數(shù)：濾波窗寬度r=5，空間鄰近度因子半徑σd=3，反射強(qiáng)度因子σr=0.1；Gabor濾波器參數(shù)：當(dāng)fmax=0.25，Q=10，P=6，σ=1，φ=0時(shí)，提取的空間特征可得到最優(yōu)的分類精度[15]。核函數(shù)支持的SVM，核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)以及徑向基函數(shù)，不同的算法最優(yōu)化有不同的參數(shù)，本文采用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索法確定懲罰因子以及高斯核半徑的最優(yōu)值方法來確定參數(shù)，搜索范圍分別為{1,10,100,500,1 000,3 000}和{0.01,0.1,1,5,10}，參數(shù)設(shè)置如下：

(1)線性核函數(shù)支持的SVM的參數(shù)設(shè)置：高斯半徑g=0.005，懲罰因子C=200。

(2)多項(xiàng)式核函數(shù)支持的SVM的參數(shù)設(shè)置：高斯半徑g=0.11，懲罰因子C=20。

(3)徑向基函數(shù)支持的SVM的參數(shù)設(shè)置：高斯半徑g=0.18，懲罰因子C=2 500。

為了進(jìn)行算法之間的比較，LSVM、G-LSVM、B-LSVM和BS-LSVM采用第1項(xiàng)參數(shù)，PSVM、G-PSVM、B-PSVM和BS-PSVM采用第2項(xiàng)參數(shù)，RSVM、G-RSVM、B-RSVM和BS-RSVM采用第3項(xiàng)參數(shù)。

3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.3.1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

用4種方法分別對(duì)印第安農(nóng)林和帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類對(duì)比驗(yàn)證，其中驗(yàn)證方法如下：①印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集圖像，地物分布如圖4a所示，選取全部16個(gè)類別，每類隨機(jī)選取10%樣本組成有標(biāo)簽訓(xùn)練集，其余90%作為測(cè)試集，表1為各種分類方法對(duì)印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集的分類精度統(tǒng)計(jì)，分類效果如圖4所示。②帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集圖像，地物如圖5a所示，選取全部9個(gè)類別，每類隨機(jī)選取10%樣本組成訓(xùn)練集，其余90%作為測(cè)試集，表2為各種分類方法對(duì)帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集的分類精度統(tǒng)計(jì)，分類效果如圖5所示。

表1 印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集圖像分類情況(10次平均結(jié)果±標(biāo)準(zhǔn)差)Tab.1 Classification statistics of Indian pines(average of ten times test±standard deviation)

表2 帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集圖像分類情況(10次平均結(jié)果±標(biāo)準(zhǔn)差)Tab.2 Classification statistics of Pavia (average of ten times test±standard deviation)

圖4 印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集分類Fig.4 Classification for Indian pines

圖5 帕威亞大學(xué)數(shù)據(jù)集分類Fig.5 Classification for Pavia

3.3.2 實(shí)驗(yàn)分析

(1)分別對(duì)印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集和帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集進(jìn)行4種方法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，其中G-SVM的3種分類精度和無空間信息的SVM相比分別提高了3～4個(gè)百分點(diǎn)和2～3個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了融入經(jīng)Gabor濾波提取的紋理空間信息對(duì)分類性能有不同程度的提高；B-SVM的3種分類精度和G-SVM相比提高了3～4個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了雙邊濾波在提取空間紋理信息中有較大的優(yōu)勢(shì)，更有效地輔助光譜信息提高分類性能。BS-SVM的3種分類精度和B-SVM相比分別提高了4～5個(gè)和3～4個(gè)百分點(diǎn)，表明本文提出的像元鄰域信息構(gòu)建的空間相關(guān)信息對(duì)空間信息有一定的補(bǔ)充，并驗(yàn)證了經(jīng)雙邊濾波提取的空間紋理信息和像元鄰域信息構(gòu)建的空間相關(guān)信息結(jié)合后更有效地輔助光譜信息提高分類性能，從圖4和圖5可以看出本文提出的分類方法可以較好地去除像元分類中的椒鹽現(xiàn)象。

(2)通過挑選4種方法中分類精度最高的RSVM、G-RSVM、B-RSVM和BS-RSVM的分類數(shù)據(jù)如圖6所示。從前面3種分類器的總體分類精度OA、平均分類精度AA和Kappa系數(shù)對(duì)比來看，雙邊濾波器提取的空間信息并輔助光譜信息進(jìn)行分類(B-RSVM)的效果，比無空間信息(RSVM)和用Garbor濾波獲取的空間信息(G-RSVM)好，驗(yàn)證了雙邊濾波提取的空間信息在高光譜圖像分類的優(yōu)勢(shì)?；陔p邊濾波和像元鄰域信息的分類算法BS-SVM比沒有融入像元鄰域信息的分類算法B-SVM的分類性能提升較大，驗(yàn)證了本文構(gòu)建的空間鄰域信息可以有效地提高分類精度。

(3)從兩類數(shù)據(jù)集分類實(shí)驗(yàn)來看，各種分類器對(duì)帕維亞大學(xué)的分類精度較優(yōu)于印第安農(nóng)林的分類精度，這與印第安農(nóng)林的地物種類數(shù)多、分布較為復(fù)雜有一定的關(guān)系。從表1可以看出，印第安農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)集中數(shù)量較少的地物分類精度較低，其中僅有20個(gè)數(shù)量的燕麥(Oats)分類精度最低，因此直接影響了平均分類精度，造成平均分類精度普遍低于總體分類精度。從圖6可以直觀看出，印第安農(nóng)林的各種分類指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，這與數(shù)量較小的地物分類性能不穩(wěn)定有一定關(guān)系；帕維亞大學(xué)的各種分類指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差較小，尤其是BS-RSVM的各種分類精度標(biāo)準(zhǔn)差較小，分別為0.04、0.18和0.06，BS-SVM對(duì)兩類數(shù)據(jù)集的各種分類指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差都明顯小于其他分類器，驗(yàn)證了BS-SVM在提高分類精度的同時(shí)，也具有較好的穩(wěn)定性。

圖6 RSVM、G-RSVM、B-RSVM和BS-RSVM的分類精度對(duì)比Fig.6 Classification comparison of RSVM, G-RSVM, B-RSVM and BS-RSVM

4 結(jié)論

(1)采用雙邊濾波的保持邊界信息特性來提取空間紋理信息，其空間紋理信息能有效輔助光譜信息，提高分類性能。

(2)提出了一種高光譜像元鄰域信息設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建了一種高光譜空間相關(guān)信息，與雙邊濾波提取的空間紋理信息結(jié)合后能有效輔助光譜信息提高分類性能，并有較好的穩(wěn)定性。

(3)提出的BS-SVM算法為高光譜遙感分類提供了一種有效的方法，可以應(yīng)用在農(nóng)作物種植遙感監(jiān)測(cè)和農(nóng)作物的精準(zhǔn)分類與識(shí)別領(lǐng)域。

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Hyperspectral Image Classification Method Combined with Bilateral Filtering and Pixel Neighborhood Information

LIAO Jianshang1WANG Liguo2HAO Siyuan3

(1.CollegeofComputerEngineering,GuangdongCommunicationPolytechnic,Guangzhou510650,China2.CollegeofInformationandCommunicationEngineering,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China3.CollegeofCommunicationandElectronicEngineering,QingdaoUniversityofTechnology,Qingdao266520,China)

Supplementing spectral information with spatial information to improve the classification of hyperspectral image is becoming a hot research in recent years. An improved scheme was put forward according to existing methods. An algorithm of supervised classification was proposed which was combined with bilateral filter and pixel neighborhood information (BS-SVM). Firstly, the spatial texture information of hyperspectral image was extracted whose dimensionality was reduced by PCA. Secondly, spatial correlation information was formed by building pixel neighborhood information of hyperspectral image. Finally, spatial-spectral information was merged by the two kinds of spatial information and the spectral information, which was classified by SVM. The BS-SVM classification method was implemented on the hyperspectral data of Indian Pines and Pavia. The results indicated that in the first place, the OA (Overall accuracy) of G-SVM for Indian Pines and Pavia were 3%～4% and 2%～3% higher than those of SVM, the same index for B-SVM were 3%～4% higher than that of G-SVM, and the classification performance can be improved effectively by the spatial texture information of hyperspectral image extracted by bilateral filter. Furthermore, the salt and pepper can be removed effectively by BS-SVM, showing very good performance in hyperspectral classification. In the second place, the classification of some methods for Pavia was better than the Indian. The reason was that the types and distribution of grounds for Indian were more complicated than Pavia. The classification for the less ground were bad, especially the Oats (only 20) was the worst. Therefore, it directly led to the AA (Average accuracy) generally lower than OA. However, the standard deviation of the classification for BS-SVM was much smaller than those of other methods, and the effectiveness of the method was verified with good stability. The experiments showed that the BS-SVM algorithm was better than original SVM with the pure spectrum information, the spatial-spectral information-based methods with Gabor. With the spatial correlation information extracted by the bilateral filter and the pixels neighborhood information, the performance of the classification with BS-SVM algorithm was greatly improved, and the effectiveness of BS-SVM was fully verified in the classification of hyperspectral image.The method can be applied to the field of crop growing, accurate classification and identification.

hyperspectral image; classification; bilateral filter; pixel neighborhood information; spatial correlation information

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.015

2016-12-18

2017-01-23

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61275010、 61675051)、國(guó)家星火計(jì)劃項(xiàng)目(2014GA780056)和廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院校改重點(diǎn)科研課題(2017-1-001)

廖建尚(1982—)，男，副教授，系統(tǒng)分析師，主要從事高光譜圖像處理研究，E-mail： liaojianshang@126.com

TP753

A

1000-1298(2017)08-0140-07