技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法，其实现步骤为：(1)输入图像；(2)预处理；(3)进行非下采样轮廓波变换；(4)选取系数子带；(5)选取正方形邻域图像块；(6)提取像素的局部纹理特征；(7)获得三维图像矩阵；(8)选择训练样例；(9)构建栈式自编码器SAE；(10)进行非线性变换操作；(11)微调模型中的参数；(12)输出高光谱图像的分类结果。本发明可以充分地利用高光谱图像的局部纹理特征，具有很高的分类准确率，可用于地质勘探领域中的高光谱图像的分类，为地物图像的绘制提供参考。
技术研发人员：白静;余立付;李亚龙;徐航;缑水平;张向荣;李阳阳
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.04.25
技术公布日：2017.09.01