基于鉴别稀疏保持嵌入的高光谱影像地物分类

发布时间：2017-07-15 17:07

  本文关键词：基于鉴别稀疏保持嵌入的高光谱影像地物分类

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【摘要】：在高光谱影像地物分类应用中时常因光谱波段数多而导致"维数灾难"问题,提出了一种鉴别稀疏保持嵌入的维数约简算法。该方法利用稀疏表示的自然鉴别力,分别构建了类内e_1图和类间e_1图;在低维嵌入空间中,保持同类数据的内在稀疏流形结构,同时分离开非同类数据,提取出鉴别特征。DSPE不仅继承了稀疏表示的优点,而且增加了非同类数据间的可分性。在PaviaU和Urban高光谱数据集上的地物分类实验结果表明,该方法的总体分类精度分别提高到87.53%和80.49%。提出的方法能自适应地揭示出数据间的内在关系,更有效地提取出鉴别特征,改善地物分类精度。
【作者单位】： 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;重庆市国土资源和房屋勘测规划院;
【关键词】： 高光谱遥感 维数约简 地物分类 鉴别学习 稀疏图
【基金】：国家自然科学基金(41371338,61101168) 重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyjA40005) 中央高校基本科研业务费(106112013CDJZR125501,106112013CDJZR120004) 重庆市研究生科研创新项目(CYB15052)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 高光谱影像中每个像素点都包含了从可见光到近红外的数十至数百个波段,能鉴别出细微差别的地物类别〃'但影像存在波段数多、冗余度高的特点[4'传统地物分类方法容易导致“维数灾难”问题[6]。因此,如何减少高光谱数据的波段数是目前地物分类研究的前沿与热点。 维数约

【参考文献】

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本文编号：544861