[发明专利]一种基于一类归一化的遥感影像单类分类方法

摘要

提供了一种基于一类归一化的遥感影像单类分类方法，在遥感影像中选择单类样本；进行一类归一化变换；归一化变换后，以原点为中心，确定一个超球体进行单类分类，距离原点小于超球半径的样本为正类。与其他单类分类技术相比，本发明具有0参数的优点，即不需要设置任何参数，直接进行单类分类，且效果良好，性能稳定。

主权项

一种基于一类归一化的遥感影像单类分类方法，包括以下步骤：在遥感影像中选择单类样本，其中所选择的单类是用户将要提取的地物类别，样本的选择数量为数据波段的10到30倍；进行一类归一化变换；归一化变换后，以原点为中心，确定一个超球体进行单类分类，距离原点小于超球半径的样本为正类；其特征在于，该归一化变换包括以下步骤：将n个波段的遥感影像A映射到n维特征空间，并选择兴趣类别样本；(1)计算兴趣类别样本的协方差矩阵∑，并求出该协方差矩阵的特征向量矩阵Ф和特征值矩阵Δ；(2)对映射到n维特征空间的影像A作变换Y＝Δ‑1/2ФTA，此时兴趣类别在特征空间n个方向上的方差都约为1；(3)在影像变换后的坐标中，计算每个数据点到坐标中心的欧几里得距离D；(4)如果距离D小于3，则该数据点判定属于兴趣类别，否则为非兴趣类别。