| 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 |
| |
| 引用本文： | 杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(2): 148-152. |
| |
| 作者姓名： | 杜培军 王小美 谭琨 夏俊士 |
| |
| 作者单位： | 1中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州市大学路1号221116;2黄河水利职业技术学院测绘工程系,开封市东京大道西段,475004 |
| |
| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070290516); 国家自然科学基金资助项目(40871195); 国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。
|
| 关 键 词： | 高光谱遥感 降维 流形学习 Isomap算法 |
| 收稿时间： | 2010-12-15 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《武汉大学学报(信息科学版)》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《武汉大学学报(信息科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
