【摘 要】
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针对遥感高光谱图像数据量大、维数高的特点,提出了一种自动子空间划分方法用于高光谱图像数据量减小处理.该方法主要包括3个处理步骤:数据空间划分,子空间主成分分析和基于
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针对遥感高光谱图像数据量大、维数高的特点,提出了一种自动子空间划分方法用于高光谱图像数据量减小处理.该方法主要包括3个处理步骤:数据空间划分,子空间主成分分析和基于类别可分性准则的特征选择.该方法充分利用了高光谱图像各波段数据之间的局部相关性,将整个数据划分为若干个具有较强相关性的独立子空间,然后在子空间内利用主成分分析进行特征提取,根据各类地物间的类别可分性选择有效特征,最后利用地物分类来验证该方法的有效性.实验结果表明,该方法能够有效地实现高光谱图像数据维数减小和特征提取,同现有的自适应子空间分解方法
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