空谱结构保持的高光谱图像分类

侯榜焕; 姚敏立; 贾维敏; 沈晓卫; 金伟

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空谱结构保持的高光谱图像分类

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高光谱遥感图像具有特征（波段）数多、冗余度高等特点,因此特征选择成为高光谱分类的研究热点。针对此问题,提出了空间结构与光谱结构同时保持的高光谱数据分类算法。考虑高光谱图像的物理特性,首先对图像进行加权空谱重构,使图像的空间结构信息自动融入光谱特征,形成空谱特征集;对利用最小二乘回归模型保存数据集的全局相似性结构的基础上,加入局部流形结构正则项,使挑选的特征子集更好地保存数据集的内在本质结构;讨论了窗口大小和正则参数对分类精度的影响。对Indian Pines、Pavia U和Salinas数据集的实验表明,该算法得到的特征子集的总体分类精度达到93.22%、96.01%和95.90%。该算法不仅充分利用了高光谱图像的空间结构信息,而且深入挖掘了数据集的内在本质结构,从而得到更有鉴别性的特征子集,相比传统方法明显提高了分类精度。

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来源
《红外与激光技术》 |2017年第12期|301-308|共8页
作者
侯榜焕; 姚敏立; 贾维敏; 沈晓卫; 金伟;
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作者单位

火箭军工程大学信息工程系;

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正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱遥感图像分类; 特征选择; 空谱特征; 结构保持;

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