基于半监督稀疏多流形嵌入的高光谱影像分类

发布时间：2017-08-11 17:38

  本文关键词：基于半监督稀疏多流形嵌入的高光谱影像分类

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【摘要】：提出了一种半监督稀疏多流形嵌入方法,并应用于高光谱影像分类.该方法充分利用少量标记和大量无标记样本,采用稀疏表示方法得到样本的稀疏系数,并选取来自同一流形的点作为近邻点,然后构建相似图来表征多流形结构,得到样本在每个流形上低维鉴别特征,增加来自同一流形的数据点聚集性,进而提升分类性能.本文方法在PaviaU和Salinas两个高光谱数据集上的总体分类准确度分别达到84.91%和89.74%,相较于其他方法明显提高了地物分类性能.
【作者单位】： 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
【关键词】： 高光谱影像分类 维数约简 多流形 稀疏表示 半监督学习
【基金】：国家自然科学基金(Nos.41371338,61101168) 重庆市基础与前沿研究计划(No.cstc2013jcyjA40005) 中央高校基本科研业务费项目(Nos.106112013CDJZR125501,1061120131204) 重庆市研究生科研创新项目(No.CYB15052)资助~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言高光谱影像包含了丰富的地物光谱信息,已广泛应用于环境监测、精细农业和目标探测等领域[1-2].但是,由于其具有数据量大、波段数多、信息冗余多等特点,直接进行地物分类时易致使“维数灾难”问题[3].维数约简方法不仅能保持高维数据的内在特征,而且能降低数据复杂性,因而

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本文编号：657416