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加权概率原型分析的高光谱影像波段选择
加权概率原型分析的高光谱影像波段选择
作者:
孙伟伟
张殿发
李巍岳
杨刚
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高光谱遥感
原型分析
加权概率原型分析
波段选择
稀疏表达
摘要:
高光谱遥感影像波段众多、相关性强,导致其实际分类应用计算量大且存在明显的“维数灾难”问题.本文提出加权概率原型分析方法来研究高光谱影像的波段选择问题.该方法考虑波段间的差异性,引入综合差异性度量指标来构造权重矩阵以改进传统原型分析模型;考虑稀疏系数的狄利克雷分布和高光谱成像过程的量子特性,引入贝叶斯框架理论来构建波段选择的优化模型.加权概率原型分析方法采用迭代优化的策略,利用交替方向乘积方法来依次求解两个凸优化子问题来得到局部最优的稀疏系数矩阵并实现波段子集的最优估计.基于两个公开的高光谱数据集,对比4种主流的波段选择方法(SpaBS、SNMF、ISSC、SSR)来验证提出方法的可靠性.实验结果表明,加权概率原型分析方法的总体分类精度高于其他4种方法,能够得到更好的分类结果图.本文提出的加权概率原型分析模型能够选择合适的波段子集来满足高光谱影像的高精度分类需求.
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高光谱图像分类
波段加权
注意机制
卷积神经网络
深度学习
一种改进的高光谱图像最小噪声波段选择方法
最小噪声波段选择
光谱形状相似性
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文献信息
篇名
加权概率原型分析的高光谱影像波段选择
来源期刊
遥感学报
学科
工学
关键词
高光谱遥感
原型分析
加权概率原型分析
波段选择
稀疏表达
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
技术方法
研究方向
页码范围
110-118
页数
9页
分类号
TP75
字数
语种
中文
DOI
10.11834/jrs.20186446
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张殿发
宁波大学地理与空间信息技术系
39
912
15.0
30.0
2
孙伟伟
宁波大学地理与空间信息技术系
23
54
5.0
6.0
4
李巍岳
上海师范大学城市发展研究院
7
21
3.0
4.0
8
杨刚
宁波大学地理与空间信息技术系
13
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原型分析
加权概率原型分析
波段选择
稀疏表达
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
主办单位:
中国地理学会环境遥感分会
中国科学院遥感与数字地球研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-4619
CN:
11-3841/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
邮发代号:
82-324
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
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