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加權(quán)空-譜主成分分析的高光譜圖像分類
關(guān)鍵詞：高光譜圖像分類 降維
摘要：為了提高高光譜圖像的分類精度,有效利用高光譜圖像的空間信息和光譜信息對(duì)高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理,提出了一種新的空-譜聯(lián)合降維方法--加權(quán)空-譜主成分分析(weighted spatial spectral principle component analysis,WSSPCA)算法。該算法結(jié)合高光譜圖像的物理特性對(duì)高光譜圖像進(jìn)行重構(gòu),平滑了高光譜圖像中存在的奇異點(diǎn)干擾;然后,采用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法對(duì)重構(gòu)后的圖像進(jìn)行降維,降低了波段間的冗余性,有利于后續(xù)分類。在2組常用的高光譜數(shù)據(jù)集PaviaU和Indian Pines上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,訓(xùn)練樣本隨機(jī)選取每一類地物的5%和10%的情況下,由WSSPCA算法得到的Kappa系數(shù)最大值分別達(dá)到了0.955 9和0.896 1,較基準(zhǔn)線分別提高了0.193 8和0.205 0,分類結(jié)果明顯優(yōu)于其他算法。
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