本文關(guān)鍵詞：基于稀疏非負(fù)最小二乘編碼的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類(lèi)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高高光譜遙感影像的分類(lèi)精度,提出了一種基于稀疏非負(fù)最小二乘編碼的高光譜數(shù)據(jù)分類(lèi)方法。采用非負(fù)最小二乘方法,將待測(cè)樣本表示為訓(xùn)練樣本的線(xiàn)性組合,并將得到的系數(shù)作為待測(cè)樣本的特征向量,通過(guò)最小誤差方法對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行分類(lèi)。提出的方法在A(yíng)VIRIS Indian Pines和薩利納斯山谷高光譜遙感數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn),并和主成分分析(PCA)、支持向量機(jī)(SVM)和基于稀疏表示分類(lèi)器(SRC)方法進(jìn)行比較,在2個(gè)數(shù)據(jù)集上本文方法的總體識(shí)別精度分別達(dá)到85.31%和99.56%,Kappa系數(shù)分別為0.816 3和0.986 7。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法的總體識(shí)別精度和Kappa系數(shù)都優(yōu)于另外3種方法,是一種較好的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類(lèi)方法。
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;西北師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏非負(fù)最小二乘 高光譜遙感 數(shù)據(jù)分類(lèi)
【基金】：甘肅省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(145RJZA183)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】：

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本文編號(hào)：481307