空-譜協(xié)同正則化稀疏超圖嵌入的高光譜圖像分類
摘要：傳統(tǒng)依據(jù)圖嵌入的高光譜圖像維數(shù)約簡(jiǎn)算法多數(shù)僅利用光譜信息表征像元間單一關(guān)系,忽視了數(shù)據(jù)間的多元幾何結(jié)構(gòu)。本文提出了一種面向高光譜圖像分類的空-譜協(xié)同正則化稀疏超圖嵌入算法(SSRSHE)。該算法首先利用稀疏表示揭示像元之間的相關(guān)性,自適應(yīng)選擇近鄰,并構(gòu)建稀疏本征超圖和懲罰超圖,以有效表征像元間的復(fù)雜多元關(guān)系,并進(jìn)行正則化處理。然后利用遙感圖像空間一致性原則,計(jì)算局部空間鄰域散度來保持樣本局部鄰域結(jié)構(gòu),并引入樣本總體散度來保持高光譜數(shù)據(jù)的整體結(jié)構(gòu)。在低維嵌入空間中,盡可能使類內(nèi)數(shù)據(jù)聚集、類間數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離,提取鑒別特征用于分類。在Indian Pines和PaviaU高光譜遙感數(shù)據(jù)集上試驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法總體分類精度分別達(dá)到86.7%和 92.2%。相比傳統(tǒng)光譜維數(shù)約簡(jiǎn)算法,該算法可有效改善高光譜圖像地物分類性能。
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測(cè)繪學(xué)報(bào)雜志， 月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：地理空間認(rèn)知、地圖學(xué)與地理信息、攝影測(cè)量學(xué)與遙感、博士論文摘要等。于1957年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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