基于流形波段选择的高光谱图像分类

发布时间：2017-06-07 12:15

  本文关键词：基于流形波段选择的高光谱图像分类，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决高光谱图像中高维数据和有标记训练样本不足的矛盾导致"维度灾难"问题,提出一种无监督的基于流形学习的波段选择(MLBS)方法。首先通过流形学习方法,得到原始数据的流形嵌入映射;然后通过LASSO优化过程,运用顺向坐标下降算法,得到原始波段对每个流形结构维度的贡献度;最后统计每个波段的贡献度,选取贡献度大的波段形成波段子集。用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真实验的结果表明,本文方法在小样本下的高光谱地物分类识别问题上具有良好的效果。
【作者单位】： 浙江科技学院信息学院;浙江大学计算机学院;
【关键词】： 高光谱图像 分类 波段选择 流形学习 无监督
【基金】：国家自然科学基金(61379074) 浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感是遥感技术的前沿研究方向[1~7],并被广泛应用于地球物理环境监测等领域。高光谱传感器利用很多很窄的电磁波波段,从感兴趣的物体获得有关数据,范围涉及红外线、可见光和紫外线等区域。高光谱图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。传感器获得三维的数据

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：429067