摘要：本文提出一种两分类器融合的高光谱空谱联合分类方法,首先利用子空间多项式逻辑回归在图像的特征子空间中分类,得到满概率图;根据满概率将每个像元分至概率最大的两个最可信类别,并在原始空间中构建最可信类别字典,利用稀疏解混对每个像元在最可信类别字典下进行稀疏表示,得到稀疏概率图;最后将满概率图和稀疏概率图线性融合,并利用边缘保持的马尔可夫正则项挖掘图像空间信息,得到具有边缘保持的空谱分类模型.实验表明,提出的两分类器融合方法即使在训练样本较少时也比现有方法得到更好的分类结果.

关键词：高光谱分类 子空间逻辑回归 稀疏解混 多分类器 马尔可夫正则项 

单位：江苏省网络监控工程中心 江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏南京210044 南京理工大学计算机科学与工程学院 江苏南京210094 北方信息控制集团软件中心 江苏南京211153