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首页> 外文期刊>Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE >Selection of Landmark Points on Nonlinear Manifolds for Spectral Unmixing Using Local Homogeneity
【24h】

Selection of Landmark Points on Nonlinear Manifolds for Spectral Unmixing Using Local Homogeneity

机译：基于局部同质性的非线性流形上的地标点选择

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Endmember extraction and unmixing methods that exploit nonlinearity in hyperspectral data are receiving increased attention, but they have significant challenges. Global feature extraction methods such as isometric feature mapping have significant computational overhead, which is often addressed for the classification problem via landmark-based methods. Because landmark approaches are approximation methods, experimental results are often highly variable. We propose a new robust landmark selection method for the purpose of pixel unmixing that exploits spectral and spatial homogeneity in a local window kernel. We compare the performance of the method to several landmark selection methods in terms of reconstruction error and processing time.
机译：在高光谱数据中利用非线性的端元提取和分解方法受到越来越多的关注，但是它们却面临着巨大的挑战。诸如等距特征映射之类的全局特征提取方法具有大量的计算开销，通常通过基于地标的方法解决分类问题。由于界标方法是近似方法，因此实验结果通常变化很大。我们提出了一种新的鲁棒性界标选择方法，用于像素分解的目的，该方法利用了局部窗口内核中的光谱和空间均匀性。我们在重构误差和处理时间方面，将该方法的性能与几种地标选择方法进行了比较。

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