基于局部重构Fisher分析的高光谱遥感影像分类

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局部几何结构Fisher分析通过数据的邻域和邻域的重构来表征高光谱数据的内在流形,可以提升高光谱图像的分类效果。但是该方法使用原始样本点与重构点一起构图,在低维空间上不能有效保持流形的整体结构。针对上述问题,提出了一种局部重构Fisher分析方法;该方法首先使用类内近邻样本重构原始样本,以保持流形的整体结构,然后利用重构点构造本征图和惩罚图。在低维空间中,通过减小类内样本间的距离,增大非同类样本的距离,提高了同类地物的紧凑性和不同类地物的离散性,获得了更好的鉴别特征,有效改善了高光谱图像的分类性能。
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