《表1 不同算法在Indian Pines的分类精度》

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《一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法》

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从表1～3中可看出，在BF基础上改进的COBF算法成效显著。COBF-SVM的OA最高，在Indian Pines、Salinas和PaviaU中比BF-SVM的OA分别高15.8%、6.6%和14.2%，同时比EPF-SVM的OA分别高14.5%、8.3%和16.8%。和LBP-SVM、HiFi和SSN相比，COBF-SVM在Indian Pines中的OA分别高3.3%、2.7%和2.6%，在Salinas中分别高6.3%、9.5%和3.4%，在PaviaU中分别高20.2%、8.8%和1.2%。当训练样本从每类抽取10增至50时，OA也随之提高，且和其他分类方法相比，COBF-SVM的OA均最高，至少超出0.3%，尤其是当OA达到96%之后。当PaviaU图中训练样本数量只有10时，OA精度已达90.6%，在Salinas图中甚至达到96%。这种利用极少样本就能得到识别率的方法在现实中具有非常重要的实用价值。