基于局部重构Fisher分析的高光谱遥感影像分类

• 作者: 刘嘉敏 杨松 黄鸿
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 高光谱图像 特征提取 流形学习 图嵌入 局部重构
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 382-393
• 页数: 12页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL202047.0710001

摘要

局部几何结构Fisher分析通过数据的邻域和邻域的重构来表征高光谱数据的内在流形,可以提升高光谱图像的分类效果.但是该方法使用原始样本点与重构点一起构图,在低维空间上不能有效保持流形的整体结构.针对上述问题,提出了一种局部重构Fisher分析方法;该方法首先使用类内近邻样本重构原始样本,以保持流形的整体结构,然后利用重构点构造本征图和惩罚图.在低维空间中,通过减小类内样本间的距离,增大非同类样本的距离,提高了同类地物的紧凑性和不同类地物的离散性,获得了更好的鉴别特征,有效改善了高光谱图像的分类性能.在Pavia University数据集和Urban数据集上的实验结果表明,相比其他流形学习方法,所提法获得了更高的分类精度.在Pavia University数据集和Urban数据集中随机选取1％的训练样本时,所提方法的总体分类精度相比局部几何结构Fisher分析分别提升了7.84个百分点和1.27个百分点,总体分类精度达到了86.07％和83.77％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘嘉敏		55	382	11.0	16.0
2	黄鸿		73	422	11.0	15.0
3	杨松		3	0	0.0	0.0