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从高光谱遥感数据的内在非线性结构出发,利用流形学习算法中的测地距离能很好的表示高维数据间的内在结构这一优点,再与传统的KNN分类方法相结合,对KNN进行改进,得到适用于高光谱遥感数据的分类方法。试验结果表明,基于测地距离的KNN算法是一种有效的高光谱遥感数据分类方法。
基于测地距离的KNN高光谱遥感图像分类
【摘 要】
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从高光谱遥感数据的内在非线性结构出发,利用流形学习算法中的测地距离能很好的表示高维数据间的内在结构这一优点,再与传统的KNN分类方法相结合,对KNN进行改进,得到适用于高
【机 构】
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山西煤炭管理干部学院,郑州工业安全职业学院资源与环境工程
【出 处】
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山西煤炭管理干部学院学报
【发表日期】
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2013年04期
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