基于PCA與KPCA的多光譜遙感影像特征提取對(duì)比研究
發(fā)布時(shí)間:2017-12-14 15:21
本文關(guān)鍵詞:基于PCA與KPCA的多光譜遙感影像特征提取對(duì)比研究
【摘要】:多光譜遙感影像特征提取是保證圖像分類結(jié)果精度的關(guān)鍵,文中介紹了多光譜遙感影像特征提取的兩種主要方法。通過實(shí)驗(yàn)證明:KPCA較PCA具有更好的數(shù)據(jù)壓縮和降維效果,影像特征提取效果優(yōu)勢(shì)明顯。
【作者單位】: 重慶市勘測(cè)院;
【分類號(hào)】:P237
【正文快照】: 分類是將復(fù)雜的現(xiàn)象簡(jiǎn)化為幾種少量的一般類多光譜像元矢量;T為變換矩陣。具體步驟如下:別的過程[1],特征提取是保證圖像分類結(jié)果精度的(1)對(duì)原始圖像矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即關(guān)鍵,也是多光譜遙感影像解譯的重要步驟。光譜?x11x12…x1n?數(shù)據(jù)特征提取的方法多種多樣,包括主成分,
本文編號(hào):1288388
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