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应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取
被引量：
9
1
作者
方敏
王君
+1 位作者
王红艳
李天涯
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期271-278,共8页
针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,...
针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最佳投影矩阵,进而提取出鉴别特征。SNRA算法不仅保持了同类数据的局部结构而且增强了非同类数据的可分性,同时减少了数据的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明:提出的方法能更好地揭示出高光谱遥感数据的内在特性,提取出更有效的鉴别特征,改善分类效果。
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关键词
高光谱遥感数据分类
特征提取
监督学习
邻域重构
总体散度矩阵
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职称材料
题名
应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取
被引量：
9
1
作者
方敏
王君
王红艳
李天涯
机构
四川理工学院理学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期271-278,共8页
基金
国家自然科学基金(理论物理专项)(11547196)
四川省教育厅重点资助(15ZA0229)
四川理工学院人才引进资助(2013RC07)
文摘
针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最佳投影矩阵,进而提取出鉴别特征。SNRA算法不仅保持了同类数据的局部结构而且增强了非同类数据的可分性,同时减少了数据的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明:提出的方法能更好地揭示出高光谱遥感数据的内在特性,提取出更有效的鉴别特征,改善分类效果。
关键词
高光谱遥感数据分类
特征提取
监督学习
邻域重构
总体散度矩阵
Keywords
hyperspectral
remote
sensing
data
classification
feature
extraction
supervised
learning
neighbor
reconstruction
total
scatter
matrix
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取
方敏
王君
王红艳
李天涯
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016
9
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参考文献
引证文献
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