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应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取

方敏 王君 王红艳 李天涯

方敏, 王君, 王红艳, 李天涯. 应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028003-1028003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1028003
引用本文: 方敏, 王君, 王红艳, 李天涯. 应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028003-1028003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1028003
Fang Min, Wang Jun, Wang Hongyan, Li Tianya. Feature extraction of hyperspectral remote sensing data using supervised neighbor reconstruction analysis[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(10): 1028003-1028003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1028003
Citation: Fang Min, Wang Jun, Wang Hongyan, Li Tianya. Feature extraction of hyperspectral remote sensing data using supervised neighbor reconstruction analysis[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(10): 1028003-1028003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1028003

应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取

doi: 10.3788/IRLA201645.1028003
基金项目: 

国家自然科学基金(理论物理专项)(11547196);四川省教育厅重点资助(15ZA0229);四川理工学院人才引进资助(2013RC07)

详细信息
    作者简介:

    方敏(1963-),女,副教授,硕士,主要从事光学信息处理、高光谱遥感信息处理、光谱分析等方面的研究。Email:fangmin631114@163.com

  • 中图分类号: TP751

Feature extraction of hyperspectral remote sensing data using supervised neighbor reconstruction analysis

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-02-11
  • 修回日期:  2016-03-05
  • 刊出日期:  2016-10-25

应用监督近邻重构分析的高光谱遥感数据特征提取

doi: 10.3788/IRLA201645.1028003
    作者简介:

    方敏(1963-),女,副教授,硕士,主要从事光学信息处理、高光谱遥感信息处理、光谱分析等方面的研究。Email:fangmin631114@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(理论物理专项)(11547196);四川省教育厅重点资助(15ZA0229);四川理工学院人才引进资助(2013RC07)

  • 中图分类号: TP751

摘要: 针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最佳投影矩阵,进而提取出鉴别特征。SNRA算法不仅保持了同类数据的局部结构而且增强了非同类数据的可分性,同时减少了数据的冗余信息。在Indian Pine和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明:提出的方法能更好地揭示出高光谱遥感数据的内在特性,提取出更有效的鉴别特征,改善分类效果。

English Abstract

参考文献 (10)

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