一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法
基于超像素技术和流行的主成分分析方法,提出了一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法,所提出的方法利用新定义的局部模块度函数对超像素进行合并,并在合并后的超像素图上进行降维计算.最后,采用支持向量机对降维后的高光谱数据进行分类,验证降维效果.该方法有效减缓了基于超像素降维方法的降维结果严重依赖于超像素分割尺度的问题.在Indian Pines和Salinas两个基准数据集上的实验和比较结果验证了所提出方法的有效性.
高光谱图像、超像素合并、降维、主成分分析
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金;辽宁省教育厅科学研究一般项目
2022-04-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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