【摘 要】
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针对传统的基于特征提取的高光谱图像地物分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题，提出了一种面向高光谱分类的半监督空谱全局与局部判别分析（S3GLDA）算法。该算法首先
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61401471);中国博士后基金资助项目(No.2014M562636)
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针对传统的基于特征提取的高光谱图像地物分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题，提出了一种面向高光谱分类的半监督空谱全局与局部判别分析（S3GLDA）算法。该算法首先利用少量标记样本保存数据集的线性可分性和全局判别信息，再依靠较多的无标记的空间局部近邻像元来揭示局部判别信息和非线性局部流形，使高光谱遥感图像的光谱域全局判别结构和空间域局部判别结构在低维特征空间同时得以保留，并在输出特征中自动融入了空间信息，构成了半监督的空谱判别分析。在IndianPines和PaviaU数据集的实验表明，总体分类精
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