| 基于鉴别稀疏保持嵌入的高光谱影像地物分类 |
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| 引用本文： | 罗甫林,黄鸿,刘嘉敏,马泽忠.基于鉴别稀疏保持嵌入的高光谱影像地物分类[J].仪器仪表学报,2016,37(1):177-183. |
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| 作者姓名： | 罗甫林 黄鸿 刘嘉敏 马泽忠 |
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| 作者单位： | 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆市国土资源和房屋勘测规划院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41371338, 61101168)、重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyjA40005)、中央高校基本科研业务费 (106112013CDJZR125501, 106112013CDJZR120004)、重庆市研究生科研创新项目(CYB15052)项目资助 |
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| 摘 要： | 在高光谱影像地物分类应用中时常因光谱波段数多而导致"维数灾难"问题,提出了一种鉴别稀疏保持嵌入的维数约简算法。该方法利用稀疏表示的自然鉴别力,分别构建了类内e_1图和类间e_1图;在低维嵌入空间中,保持同类数据的内在稀疏流形结构,同时分离开非同类数据,提取出鉴别特征。DSPE不仅继承了稀疏表示的优点,而且增加了非同类数据间的可分性。在PaviaU和Urban高光谱数据集上的地物分类实验结果表明,该方法的总体分类精度分别提高到87.53%和80.49%。提出的方法能自适应地揭示出数据间的内在关系,更有效地提取出鉴别特征,改善地物分类精度。
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| 关 键 词： | 高光谱遥感 维数约简 地物分类 鉴别学习 稀疏图 |
Hyperspectral image land cover classification based on
discriminant sparse preserving embedding |
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| Luo Fulin,Huang Hong,Liu Jiamin and Ma Zezhong.Hyperspectral image land cover classification based on
discriminant sparse preserving embedding[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2016,37(1):177-183. |
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| Authors: | Luo Fulin Huang Hong Liu Jiamin and Ma Zezhong |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Optoelectronic Technique and System of Ministry of Education, Chongqing University,Key Laboratory of Optoelectronic Technique and System of Ministry of Education, Chongqing University,Key Laboratory of Optoelectronic Technique and System of Ministry of Education, Chongqing University and Chongqing Institute of Surveying and Planning for Land |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral remote sensing dimensionality reduction land cover classification discriminating learning sparse graph |
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