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题名超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究
被引量：2
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作者
骆仁波
皮佑国
廖文志
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机构
华南理工大学自动化学院自主系统与网络控制教育部重点实验室
根特大学通讯与信息学院
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2012年第6期850-856,共7页
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基金
广东省教育部产学研结合项目(2009B090300269)
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文摘
在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。
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关键词
有监督局部保留投影
特征提取
超光谱遥感图像
分类
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Keywords
supervised principal locality preserving projection
Feature extraction
Hyperspectral remotesensing image
Classification
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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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