【摘 要】
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提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图
【基金项目】
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高等学校博士学科点基金资助（20060217021）,黑龙江省自然科学基金资助（ZJG0606-01）,哈尔滨市优秀学科带头人基金资助（2009RFxxG034）
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提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比（PSNR）、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。
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