【摘 要】
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为解决高光谱遥感数据量大且波段间相关性高等问题,提出基于因子分析模型的高光谱数据降维方法。该方法通过因子载荷矩阵求解、模型参数求解、旋转矩阵计算以及因子得分估计,
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化技术教育部重点实验室,
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为解决高光谱遥感数据量大且波段间相关性高等问题,提出基于因子分析模型的高光谱数据降维方法。该方法通过因子载荷矩阵求解、模型参数求解、旋转矩阵计算以及因子得分估计,得到表征高光谱图像的本征维数。该方法可以找出少数的几个综合因子来代表众多因子,而这少数几个综合因子不仅能主要反映原来的众多因子的信息,而且彼此独立,从而实现高光谱数据的降维。通过利用航空推扫型成像光谱仪(PHI)数据进行本文方法的性能验证,结果表明,Kappa系数从未降维数据的0.744提高到0.821,满足了得到数据本征维数的同时最大程度的保留数据有用信息、消除波段间的相关性和增大类间的可分性的应用需求。
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