| 用简化核主成分分析法实现高光谱遥感影像降维 |
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| 作者姓名： | 曹茜 谭琨 杜培军 夏俊士 |
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| 作者单位： | 1.中国矿业大学环境与测绘学院；2.江苏省资源环境信息工程重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(编号:41101423);中央高校基本科研业务费专项资金项目(编号:2010QNA18);国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金项目(编号:LEDM2010B03,LEDM2011B05);地理空间信息工程国家测绘局重点实验室基金项目(编号:201011) |
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| 摘 要： | 提出用基于Nystrm算法的简化核主成分分析方法（SKPCA）实现高光谱遥感影像的快速降维。首先随机选取部分样本构成子核矩阵并计算其特征向量，然后进行矩阵外推迭代得到近似核矩阵，并分解近似核矩阵不断更新特征向量，最后实现高光谱影像的降维处理。利用OMIS与ROSIS遥感影像进行试验，从运算速度、提取特征信息量以及分类后效果对SKPCA和KPCA（未简化的核主成分分析法）进行比较，结果表明，SKPCA和KPCA提取的特征信息量相当，提取特征与分类效果相近，但SKPCA的运算速度至少要高于KPCA数百倍。
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| 关 键 词： | 高光谱遥感影像 KPCA NystrÖm算法 降维 分类 |
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