一种改进的大尺度高光谱流形降维算法

摘要：

经典流形算法等距映射(ISOMAP)和局部线性嵌入(LLE)可以对高光谱数据进行降维,但不能解决大尺度高光谱图像的流形降维难题.详细论述了ISOMAP和LLE在大尺度高光谱流形降维中遇到的问题,提出了一种基于增量等距映射(IISOMAP)和LLE结合的高光谱流形降维算法IISOMAP-LLE,并针对流形降维算法较线性降维算法最小噪声分离(MNF)可以更好地发掘出高光谱数据中的非线性结构的优点,通过AVIRIS和OMIS-Ⅱ数据实验验证了算法的可行性和优越性,并证明了IISOMAP-LLE算法可以避免增强型等距映射(ENH-ISOMAP)中由于Landmark点选取不当而造成的本征维数较大时类间可分性反而低于MNF的缺点.

关键词：遥感、高光谱遥感、大尺度高光谱流形降维、增量等距映射、增强型等距映射、最小噪声分离

所属期刊栏目：33

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61272025;高等学校博士学科点专项科研基金联合项目20113401120006

在线出版日期：2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：267-276