基于小波PCA特征提取的分类系统的操作流程-善图科技（广东）有限公司

基于小波PCA特征提取的分类系统的操作流程

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基于小波PCA特征提取的分类系统的操作流程

1采用基于小波PCA的算法对原始图像进行特征提取，保留特征提取结果的前五个波段作为特征图像；

2.结合K-Mean地物粗分结果，从图像中选取各类地物的样本集；

3.以2.中选取的样本集作为训练样本，采用最大似然法进行地物细分；

4.结合原始图像的空间、光谱信息，分析细分所得各类地物的波谱特性及地理地质情况，从而决定各类地物之间的合并或进一步细分关系；

5.利用掩膜技术保留感兴趣的类，只对感兴趣区进行自动K-均值聚类，从结果中选取新的训练样本,再次进行最大似然分类；

6.不断重复步骤4.，5.，直到分类结果较为满意时,输出全景分类图；

7.最后，结合已知气田区的位置及细分时与气田区吻合区域的分类情况,精选气田区样本,并不断改变似然比，仅对于该区域采用最大似然法精分，从而得到与已知气田区油气微渗漏地表异常特征相似的区域。