基于流形学习的高光谱图像非线性降维算法
杨磊
唐晓燕
1.南阳理工学院 电子与电气工程学院,河南南阳,4730042.南阳理工学院 电子与电气工程学院,河南南阳,473004
摘要：针对高光谱图像同一像元内存在多种地物种类,且地物之间具有多重反射,导致高光谱数据的非线性,采用传统的线性降维算法效果不佳等问题,提出利用流形学习的方法来寻找嵌入在高维观测数据空间的低维光滑流形,实现高光谱数据的非线性光谱降维.模拟和真实高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的线性降维方法PCA相比,经过等距映射、局部切空间排列等流行学习算法降维后的高光谱图像具有更好的光谱端元可分性.
关键词：高光谱图像非线性降维流行学习等距映射局部切空间排列
分类号：P751(海洋工程)
资助基金：国家自然科学基金(61340018)国家重点实验室基金(2014OEIOF01)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 660-665 )
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