高光谱影像空-谱协同嵌入的地物分类算法

发布时间：2018-11-16 10:03

【摘要】：针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建空-谱近邻关系图来保持数据中的流形结构,并在权值设置中增大空间近邻点的权重以增强数据间的聚集性,提取鉴别特征;最后使用SSCNN分类器对降维后的数据进行分类。利用PaviaU和Salinas高光谱数据集进行试验验证,结果表明,与传统的光谱分类算法相比,该算法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that most of the traditional ground object classification algorithms only consider the spectral information and ignore the correlation between spatial adjacent pixels, a space-spectrum co-embedding (SSCE) reduction algorithm and space-spectral cooperative nearest neighbor (SSCNN) classifier are proposed. Firstly, a space-spectrum cooperative distance is defined and applied to the nearest neighbor selection and low-dimensional embedding. Then, the space-spectrum nearest neighbor graph is constructed to maintain the manifold structure in the data, and the weight of the spatial nearest neighbor is increased in the weight setting to enhance the aggregation of the data and extract the discriminant features. Finally, SSCNN classifier is used to classify the reduced dimension data. The experimental results of PaviaU and Salinas hyperspectral data sets show that compared with the traditional spectral classification algorithm, this algorithm can effectively improve the classification accuracy of ground objects in hyperspectral images.
【作者单位】： 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41371338) 重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyjA40005) 重庆市研究生科研创新项目(CYB15052)~~
【分类号】：P237

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本文编号：2335211