10.3969/j.issn.1001-4616.2019.01.009
基于稀疏图正则矩阵判别分析的高光谱图像分类
光谱和空间信息的联合使用是高光谱图像分类领域的研究热点之一.本文在已有的矩阵判别分析(MDA)模型的基础上,提出了一种基于稀疏图正则的改进模型.在有效融合高光谱图像光谱-空间信息的同时,能充分挖掘无标签样本的信息,从而提升了模型的分类性能.为了验证本文算法的有效性,在两个高光谱数据集上,与多种方法进行了对比.实验结果表明,本文提出的算法优于其他同类算法.
高光谱图像分类、谱-空特征融合、矩阵判别分析、稀疏图正则
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TP751(遥感技术)
国家自然科学基金61672292;江苏省高校自然科学研究面上项目18KJB520032;江苏省青年基金项目BK20180786
2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
51-58
