基于流形对齐的高光谱遥感图像降维和分类算法

多时相的高光谱遥感图像数据处理中会出现地物光谱特征漂移的现象。为了提高源域数据已有知识对目标域数据分类的精度,采用了基于流形对齐的分类算法。先用一个标准的线性或非线性的降维方法将2个高光谱遥感数据集映射到低维(流形)空间中,再用Procrustes分析方法将其低维嵌入之间的平移、旋转和缩放因子剔除,得到数据集间的最优对齐,最后用最近邻算法进行分类。对多个不同时相高光谱遥感图像进行实验,并对比了已有的流形对齐算法,结果表明本算法具体较好的迁移能力和分类效果。