一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法

为进一步提高邻域保持嵌入算法(NPE)在高光谱影像分类中的识别性能,提出一种改进的半监督邻域保持嵌入(SSNPE)算法。首先,该算法在NPE算法的基础上同时利用同类标记样本和邻域未标记样本获得数据的邻域嵌入结构。然后,通过增加近邻标记样本的权重加大降维数据的鉴别性。最后,通过利用k近邻分类器(KNN)对样本进行分类得到该算法在数据集上的分类性能。在Urban、Indian高光谱影像数据集上的实验结果表明,改进的算法的分类精度相比其他算法提高了约8.3%、6.2%以上,分类性能上有了较为明显的提高。

半监督邻域保持嵌入在高光谱影像分类中的应用

为了解决高光谱遥感影像的维数约简问题以提高分类算法的分类精度,并针对高光谱影像通常只包含少量标记样本的问题,提出了基于一种半监督邻域保持嵌入(SSNPE)和改进的KNN分类器的高光谱影像分类算法。该算法在NPE的基础上同时利用同类标记样本和邻域未标记样本获得数据的邻域嵌入结构,并且通过增加标记近邻样本的权重加大降维数据的鉴别性,进而增加k近邻分类器的样本分类精度。在Urban、Indian高光谱影像数据集上的实验结果表明,改进的算法的分类精度提高了约8.7%、3.6%以上,分类性能有了较明显的改善。