面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析
面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析
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Full title
面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析
Author / Creator
Publisher
火箭军工程大学信息工程系,陕西 西安,710025%国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京,100029
Journal title
测绘学报, 2017, Vol.46 (9), p.1098-1106
Language
Chinese
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Publisher
火箭军工程大学信息工程系,陕西 西安,710025%国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京,100029
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Contents
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析（S3 DA）算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。
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面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析
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Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb201709005
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb201709005
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
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