基于主成分判别分析的高光谱遥感影像分类方法

• 作者: 李雪梅 陈庆 黄蕾
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 主成分分析 线性判别分析 高光谱 分类
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 3S技术应用
• 页码范围: 76-78,96
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 2952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2016.01.022

摘要

提出了一种基于主成分判别分析的高光谱遥感影像分类方法.针对高光谱遥感影像数据量大、冗余信息多的特点,使用改进的线性判别分析方法对高光谱遥感数据进行线性维数减少.该方法将主成分分析加入到线性判别分析的算法框架中,能够克服常规的线性判别分析方法在训练样本数量较少时遭遇到的小样本问题.通过实验,证明基于主成分判别分析的遥感影像分类方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄蕾		7	26	3.0	5.0
2	李雪梅		6	18	2.0	4.0
3	陈庆		11	33	4.0	5.0