高光譜影像特征提取有助于提高高光譜數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率和精度。針對基于向量的特征提取算法無法充分利用高光譜影像立方體空間結(jié)構(gòu)信息這一缺點,本文提出在所有張量模式中執(zhí)行稀疏降維的多線性稀疏主成分分析（MSPCA）算法,以中國嘉興典型村莊和美國內(nèi)華達(dá)州Curprite礦區(qū)高光譜影像為原始數(shù)據(jù),運用主成分分析（PCA）、空間主成分分析（SPCA）和多線性判別分析（MPCA）3種特征提取方法對比分析所提算法特征提取后的分類精度。結(jié)果表明,利用MSPCA進(jìn)行特征提取得到的分類精度均優(yōu)于其他方法,在兩個試驗區(qū)的總體分類精度分別達(dá)到96.36%和95.00%。 

【文章來源】：河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,39(04)北大核心

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嘉興地區(qū)高光譜影像

美國內(nèi)華達(dá)州Curprite礦區(qū)高光譜遙感數(shù)據(jù)是由機(jī)載可見光/近紅外成像光譜儀(AVIRIS)獲取,光譜400～2 500 nm,光譜分辨率約10 nm,影像大小500像素×320像素,原始數(shù)據(jù)共有224個波段,但是有一些波段受噪聲干擾和水蒸氣吸收影響嚴(yán)重,去除這些受影響嚴(yán)重的波段后,用余下190個波段進(jìn)行試驗。遙感影像中包含伊利石、地開石、凝灰?guī)r、干鹽湖、石英石、高嶺石、水銨長石、明礬石等8種礦物,由波段178,111和33組成的假彩色影像和地面參照數(shù)據(jù)如圖2(a)和(b)所示。1.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

浙江省嘉興市典型村莊遙感數(shù)據(jù)為自主拍攝獲取的影像,由于所使用AISA傳感器獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式本身就與其他數(shù)據(jù)格式存在差異,加上拍攝過程中造成的幾何畸變,因此,在降維試驗之前首先需要對影像進(jìn)行預(yù)處理。本文使用的AISA數(shù)據(jù)所進(jìn)行的幾何校正屬于已知幾何信息的幾何校正這一范疇,具體預(yù)處理步驟:TIF影像左右翻轉(zhuǎn);查找表文件(geographic lookup table,GLT)地理位置的生成;利用GLT文件幾何校正影像;輸出降維試驗中使用影像。從圖3可以看出,嘉興地區(qū)幾何校正前后存在影像角度和地物位置等多個變化。2 研究方法

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3061038