技术特征：
技术总结
本发明公开了基于矢量概率扩散和马尔科夫随机场高光谱影像分类方法，包括以下步骤：S1将待分类的高光谱影像输入样本获取单元；S2提取所述高光谱影像中对应坐标位置的像元，进而构成参考数据样本集；S3随机选取训练样本集；S4采用支持向量机分类器进行分类，获得高光谱影像的初始分类图，并根据初始分类图计算各类别的属性二值标签图；S5滤波，获得初始类别属性后验概率估计，并基于最大后验概率估计框架构建马尔科夫随机场模型；S6采用图割算法对构建的马尔科夫随机场模型进行能量最小化求解，得到最终类别属性后验概率估计；S7将最终类别属性后验概率估计进行处理，得到最终类别属性标签，输出最终分类图。本发明为高光谱遥感提供可靠信息来源。
技术研发人员：王毅
受保护的技术使用者：中国地质大学（武汉）
技术研发日：2017.04.11
技术公布日：2017.09.08