本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用監(jiān)督近鄰重構(gòu)分析的高光譜遙感數(shù)據(jù)特征提取

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【摘要】：針對高光譜遙感數(shù)據(jù)特征提取方法的研究,提出了一種新的監(jiān)督近鄰重構(gòu)分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。該方法首先利用同一類別的近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)對各數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行重構(gòu);然后在低維嵌入空間中保持該重構(gòu)關(guān)系不變,盡可能地分離開非同類數(shù)據(jù)點(diǎn),并利用總體散度矩陣來約束數(shù)據(jù)間的相關(guān)性;最后求解得到一個(gè)最佳投影矩陣,進(jìn)而提取出鑒別特征。SNRA算法不僅保持了同類數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)而且增強(qiáng)了非同類數(shù)據(jù)的可分性,同時(shí)減少了數(shù)據(jù)的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光譜遙感數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的方法能更好地揭示出高光譜遙感數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性,提取出更有效的鑒別特征,改善分類效果。
【作者單位】： 四川理工學(xué)院理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜遙感數(shù)據(jù)分類 特征提取 監(jiān)督學(xué)習(xí) 鄰域重構(gòu) 總體散度矩陣
【基金】：國家自然科學(xué)基金(理論物理專項(xiàng))(11547196) 四川省教育廳重點(diǎn)資助(15ZA0229) 四川理工學(xué)院人才引進(jìn)資助(2013RC07)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感是從遠(yuǎn)處由傳感器對地物反射或發(fā)射的電磁波信息進(jìn)行探測,并揭示不同地物特性的一門技術(shù)[1-2]。隨著空間技術(shù)、信息技術(shù)和電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,遙感逐步從全色遙感、彩色遙感、多光譜遙感發(fā)展到高光譜遙感[1]。高光譜遙感數(shù)據(jù)擁有數(shù)十?dāng)?shù)百個(gè)電磁波波段,所獲取的

【相似文獻(xiàn)】

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