高光谱图像分类主要有哪些方法,高光谱图像是什么

　　工程效应

　　工程

　　本文介绍了用pyqt构建UI，用ICA和FCM-ABC选择波段，对比全波段的三个数据，用SVM(支持向量机)对高光谱图像进行分类，计算OA。

　　1.帕维亚大学的图像分类是基于支持向量机的，简单有效。

　　2.PYQT接口本来是想用QT的，但是写出来就是为了分类这些。python挺好用的，所以用python qt写的接口，UI和逻辑分类。Ui.py是整个界面的文件，progressBar.py是进度圈的代码。

　　3.波段选择算法3.1模糊C-均值聚类人工蜂群优化模糊C-均值有一个直接的库函数，可以通过调用sklearn中的库来实现。

　　3.2独立分量分析其他软件可以利用安装的库直接运行main.py。界面显示后，可以通过点击加载来加载光谱数据，使用分类按钮进行分类。

　　双击esc退出。

　　注：HSI文件夹中的高光谱图像不上传，就是帕维亚大学场景的图像项目很小，就写一个，pyqt适应多幅图像的逻辑和UI完全分类。通过signal link，总共有两个线程，一个UI和一个ABC(人工蜂群)的数据是有效的，但不一定是最优的。这也与聚类结果有关。个人认为，大部分波段选择实际上没有原始数据有效。

　　https://www.pianshen.com/article/729179041/进度条(进度条控件)参考，把这个写到自己的UI里真的很麻烦。

　　https://gitee.com/PyQt5/PyQt

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