本文關(guān)鍵詞：基于主成分判別分析的高光譜遙感影像分類方法

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【摘要】：提出了一種基于主成分判別分析的高光譜遙感影像分類方法。針對高光譜遙感影像數(shù)據(jù)量大、冗余信息多的特點(diǎn),使用改進(jìn)的線性判別分析方法對高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行線性維數(shù)減少。該方法將主成分分析加入到線性判別分析的算法框架中,能夠克服常規(guī)的線性判別分析方法在訓(xùn)練樣本數(shù)量較少時遭遇到的小樣本問題。通過實(shí)驗(yàn),證明基于主成分判別分析的遙感影像分類方法能夠利用少量的訓(xùn)練樣本實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的分類精度。
【作者單位】： 湖北省測繪工程院;湖北省基礎(chǔ)地理信息中心;湖北省航測遙感院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 線性判別分析 高光譜 分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(91338202)
【分類號】：P237
【正文快照】： 現(xiàn)代化觀測技術(shù)的快速發(fā)展,對遙感信息處理速度和質(zhì)量提出了更高要求[1]。高光譜遙感能夠在紫外到紅外波長區(qū)的范圍內(nèi)提供細(xì)致豐富的地物光譜特征描述,提高了遙感影像對地物的分類識別能力[2,3]。然而,隨著實(shí)際應(yīng)用中對遙感影像自動化處理程度要求的提高,高光譜遙感影像在提供

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本文編號：989204