波形特征和空间信息在分类算法怎样解决实际问题
1、波形特征
波形特征是指光谱的形状信息，主要是指各波段之间的相关关系。光谱的二值编码特征对AVIRIS数据进行了分类:光谱的波形特征对TM图像进行了分类。这里使用的波形特征是指光谱波段间的相关关系，主要有布尔值、比值和差值三种。
2、空间信息
空间信息主要是指图像的几何特征，包括分形特征、小波特征、频率特征等。虽然空间信息计算十分复杂，但是由于空间信息的重要性,它在模式识别分类中日益受到重视,这方面的实例也越来越多。频率是指在一定窗口中某一灰度值出现的概率，主要用来描述图像的纹理信息。图像的频率特征进行了上下文分类获取土地利用图。光谱特征结合分形特征进行土地覆盖分类，取得了比较好的分类精度。高光谱和纹理特征来探测采矿区的地质变异；应用多角度，多光谱数据进行土地覆盖分类。应用小波理论对遥感图像进行分析，并对25种类型纹理的遥感图像进行了分类。
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