[发明专利]一种基于数据增强的小样本高光谱分类方法

摘要

本发明公开了一种基于数据增强的小样本高光谱分类方法，包括：输入高光谱图像数据得到样本集；对样本集中的每个样本点均划定N个不同尺寸邻域区域；每个样本点得到N个邻域样本集，对邻域样本集进行处理，得到对应新增样本点，将对应的所有新增样本点组合为样本点的扩增数据集，遍历样本集得到增强后的图像数据；将原始高光谱图像数据和增强后的图像数据用于训练分类器；利用训练后的分类器对高光谱图像中使用上述步骤数据增强的待识别样本点使用投票法或者优选法进行分类识别。本发明实现了对高光谱图像数据的数据增强，一定程度上解决了小样本问题，通过扩增的训练样本训练出更好的分类器，同类条件下明显提高了高光谱数据的分类识别率。