基于核加权类对准则的高光谱影像特征提取

摘要：

针对高光谱遥感影像中相似光谱的不同地物与野类同时存在时,提取有效的非线性可分性特征的问题,提出一种核加权类对准则.首先,推导出类对形式的核线性判别分析准则,即核类对准则,将核类间和类内散布矩阵均表示为类对形式.然后,提出核加权类对准则,依据核空间中各类对的可分性分别对各类对的核类间和类内散布矩阵进行加权,使得各类对的可分性均衡地保留在特征子空间中.采用K近邻分类器和最小距离分类器评估特征提取的效果.基于两个实测高光谱遥感影像的实验结果均表明:相比原空间法、核线性判别分析方法和kernel weighted pairwise Fisher准则,所提核加权类对准则在降维的同时,通过提高可分性小的类对的识别率来提高整体地物识别率.

关键词：核线性判别分析、核加权类对准则、特征提取、高光谱遥感影像

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省自然科学基金

在线出版日期：2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1397-1405