论文摘要
高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄鸿,石光耀,段宇乐,张丽梅
关键词: 高光谱遥感影像,流形学习,维数约简,空谱近邻,鉴别特征
来源: 测绘学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金(41371338),重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0093),重庆市研究生科研创新项目(CYB18048)~~
分类号: P237
页码: 1014-1024
总页数: 11
文件大小: 2527K
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