基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维法OA北大核心CSCDCSTPCD
Dimensionality reduction for hyperspectral imagery manifold learning based on spectral gradient angles
为了挖掘高光谱数据的光谱局部特征,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,提出了一种基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维方法.采用局部化流形学习算法局部保持投影(LPP)对高光谱遥感数据进行非线性降维,对距离度量进行改进,将能够更好刻画高光谱影像光谱局部特征的光谱梯度角相似性度量应用于LPP方法,并用真实高光谱图像进行降维实验,取得了优于LPP方法和采用光谱角的LPP方法的结果.结果表明,在光谱规范化特征值方面,所提方法优于LPP方法和采用光谱角…查看全部>>
In order to extract the local characteristics of hyperspectral data , a dimensionality reduction method of hyperspectral imagery manifold learning based on spectral gradient angle was proposed from the nonlinear structure of hyperspectral imagery.Locality preserving projection ( LPP) of localized manifold learning algorithm was performed to reduce the dimensionality of hyperspectral remote sensing data.In order to improve the distance metric , similari…查看全部>>
向英杰;杨桄;张俭峰;王琪
空军航空大学航空航天情报系,长春130000空军航空大学航空航天情报系,长春130000空军航空大学航空航天情报系,长春130000空军航空大学航空航天情报系,长春130000
信息技术与安全科学
光谱学流形学习降维局部保持投影算法光谱梯度角
spectroscopymanifold learningdimensionality reductionlocality preserving projection algorithmspectral gradient angle
《激光技术》 2017 (6)
921-926,6
吉林省教育厅"十二五"科研项目(2015448)吉林省科技发展计划资助项目(20140101213JC)
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