采用二维主成分分析的高光谱影像分类

• 作者: 余旭初 刘忠滨 张鹏强 杨明 陈雪水
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 向量模型 二维主成分分析 聚团性
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 139-145
• 页数: 7页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.06.0029

摘要

针对传统的特征提取方法都是基于向量模型,导致处理时维数极高,且极易丢失像素空间信息的问题,该文将二维主成分分析引入高光谱影像特征提取领域,该方法在保持影像原有空间结构信息的前提下,通过多变量线性变换,求取最佳投影方向.下仅能提高同类地物的聚团性、避免分类后地物混淆,还能消除最终分类结果的“麻点”现象,在试验中验证了有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余旭初		92	837	15.0	26.0
2	张鹏强		37	313	9.0	16.0