| 基于线性嵌入和张量流形的高光谱特征提取 |
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| 引用本文： | 马世欣,刘春桐,李洪才,张耿,何祯鑫.基于线性嵌入和张量流形的高光谱特征提取[J].光学学报,2019,39(4):127-135. |
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| 作者姓名： | 马世欣 刘春桐 李洪才 张耿 何祯鑫 |
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| 作者单位： | 火箭军工程大学导弹工程学院,陕西西安,710025;中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室,陕西西安,710119 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为了使降维结果更好地体现高光谱数据的空间结构信息,并进一步提高分类精度,提出了一种基于线性嵌入和张量流形的高光谱特征提取算法。不同于其他流形结构的表达方法,所提算法采用协同表示理论求解全局线性嵌入的权重矩阵,更有利于保持高维数据的全局信息,提高了流形结构表达的准确性。同时,建立了基于多特征描述的张量流形降维框架,得到的显式映射具有较强的可靠性和全局适应性。实验结果表明:与主成分分析、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射和线性保留投影等算法相比,所提算法表现出了更优越的分类性能。
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| 关 键 词： | 遥感 高光谱 降维 线性嵌入 流形学习 张量表达 |
Feature Extraction Based on Linear Embedding and Tensor Manifold for Hyperspectral Image |
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| Ma Shixin,Liu Chuntong,Li Hongcai,Zhang Geng,He Zhenxin.Feature Extraction Based on Linear Embedding and Tensor Manifold for Hyperspectral Image[J].Acta Optica Sinica,2019,39(4):127-135. |
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| Authors: | Ma Shixin Liu Chuntong Li Hongcai Zhang Geng He Zhenxin |
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| Institution: | (College of Missile Engineering, Rocket Force University of Engineering, Xi'an , Shaanxi 710025, China;Key Laboratory of Spectral Imaging Technology, Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi' an, Shaanxi 710119, China) |
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| Abstract: | Ma Shixin;Liu Chuntong;Li Hongcai;Zhang Geng;He Zhenxin(College of Missile Engineering, Rocket Force University of Engineering, Xi'an , Shaanxi 710025, China;Key Laboratory of Spectral Imaging Technology, Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi' an, Shaanxi 710119, China) |
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| Keywords: | remote sensing hyperspectral dimensionality reduction linear embedding manifold learning tensor representation |
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