《表6 Salinas数据集DTRF参数对本文算法分类精度的影响》

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《基于SPCA和域变换递归滤波的高光谱图像分类》

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（2）分析DTRF参数(δsx，δrx）对分类结果的影响。表6中第2列到第5列分别是单参数DTRF获得的分类结果，其参数依次为（δs1=200，δr1=0.3），（δs2=100，δr2=28.8），（δs3=30，δr3=0.033）和（δs4=200，δr4=3.9），最后一列是本文算法的分类结果。图9依次为一层、二层、三层和四层堆叠滤波分类时3种指标分类结果图。其中一层滤波指的是参数设置为（δs1，δr1）滤波，两层滤波指的是参数为（δs1，δr1）和（δs2，δr2）的堆叠滤波，三层滤波指的是（δs1，δr1）、（δs2，δr2）和（δs3，δr3）的堆叠滤波，四层滤波指的是（δs1，δr1）、（δs2，δr2）、（δs3，δr3）和（δs4，δr4）的堆叠滤波。从表6和图9可以看出，尽管参数为（δs2，δr2）和（δs4，δr4）两类情况下，单层滤波分类效果很差，但是滤波堆叠后的分类精度较为满意。这说明不同参数间滤波后的图像存在互补性，通过PCA特征融合达到优势互补。