基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1673-6338.2017.04.008

  • 【摘要】

    针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法.首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解.利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体... 展开>>针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法.首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解.利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体分类精度分别达到97.42%和97.64%. 收起<<

  • 【作者】

    周亚文  董广军  薛志祥  黎珂  王惠英 

  • 【作者单位】

    信息工程大学/信息工程大学/北京吉威时代软件股份有限公司

  • 【刊期】

    测绘科学技术学报 ISTIC PKU 2017年4期

  • 【关键词】

    高光谱影像  稀疏表示  稀疏判别分析  线性判别分析  特征提取  hyperspectral imagery  sparse representation  sparse discriminant analysis  linear discriminant analy-sis  feature extraction 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金项目 地球观测与导航重点专项