面向高光谱图像分类的空谱判别分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Spatial-spectral discriminant analysis for hyperspectral image classification
针对传统的基于特征提取的高光谱图像地物分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种面向高光谱分类的半监督空谱全局与局部判别分析(S3GLDA)算法.该算法首先利用少量标记样本保存数据集的线性可分性和全局判别信息,再依靠较多的无标记的空间局部近邻像元来揭示局部判别信息和非线性局部流形,使高光谱遥感图像的光谱域全局判别结构和空间域局部判别结构在低维特征空间同时得以保留,并在输出特征中自动融入了空间信息,构成了半监督的空谱判别分析.在In…查看全部>>
The traditional hyperspectral image classification methods consider only spectral information while spatial information is ignored.To address this problem,a semi-supervised spatial-spectral glob-al and local discriminant analysis(S3GLDA)algorithm for hyperspectral image classification was pro-posed.T he method firstly made use of a few labeled samples to preserve the linear separability and global discriminant information of the data set,then the local discr…查看全部>>
侯榜焕;姚敏立;贾维敏;张峰干;王道平
火箭军工程大学,陕西西安710025火箭军工程大学,陕西西安710025火箭军工程大学,陕西西安710025火箭军工程大学,陕西西安710025火箭军工程大学,陕西西安710025
信息技术与安全科学
高光谱图像分类特征提取判别分析空谱联合半监督学习空间近邻
hyperspectral image classificationfeature extractiondiscriminant analysisspatial-spec-tralsemi-supervised learningspatial neighbors
《光学精密工程》 2018 (2)
快速稳定的统一主次子空间跟踪算法研究
450-460,11
国家自然科学基金资助项目(No.61401471)中国博士后基金资助项目(No.2014M562636)
评论