基于流形波段选择的高光谱图像分类

彭艳斌; 郑志军; 潘志刚; 李晓勇; 金诚

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基于流形波段选择的高光谱图像分类

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为解决高光谱图像中高维数据和有标记训练样本不足的矛盾导致"维度灾难"问题,提出一种无监督的基于流形学习的波段选择(MLBS)方法。首先通过流形学习方法,得到原始数据的流形嵌入映射;然后通过LASSO优化过程,运用顺向坐标下降算法,得到原始波段对每个流形结构维度的贡献度;最后统计每个波段的贡献度,选取贡献度大的波段形成波段子集。用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真实验的结果表明,本文方法在小样本下的高光谱地物分类识别问题上具有良好的效果。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第6期|670-674|共5页
作者
彭艳斌; 郑志军; 潘志刚; 李晓勇; 金诚;
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作者单位

浙江科技学院信息学院;

浙江杭州310023;

浙江大学计算机学院;

浙江杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
高光谱图像; 分类; 波段选择; 流形学习; 无监督;

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