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应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择
被引量:
16
1
作者
施蓓琦
刘春
+1 位作者
孙伟伟
陈能
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期351-358,366,共9页
针对高光谱影像数据高维性、高度相关性和冗余性等特点,提出应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择。通过稀疏非负矩阵分解方法对高光谱影像进行稀疏化表示,同时顾及其可聚类的特性,在保留所选波段物理意义的基础上,得...
针对高光谱影像数据高维性、高度相关性和冗余性等特点,提出应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择。通过稀疏非负矩阵分解方法对高光谱影像进行稀疏化表示,同时顾及其可聚类的特性,在保留所选波段物理意义的基础上,得到波段选择后的高光谱影像降维数据。通过该方法对PHI-3高光谱影像进行波段选择的试验分析,应用聚类特征有效性分析波段聚类结果,并采用波段子集的信息量、相关性和可分性3类评价指标来验证方法的效果。最终,从运行效率和分类精度两方面证明了基于无监督聚类的稀疏非负矩阵分解对高光谱影像的波段选择的实用性。
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关键词
高光谱影像
波段选择
稀疏表示
非负矩阵分解
概率潜语义分析聚类
下载PDF
职称材料
题名
应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择
被引量:
16
1
作者
施蓓琦
刘春
孙伟伟
陈能
机构
同济大学测绘与地理信息学院
上海师范大学城市信息研究中心
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期351-358,366,共9页
基金
国家973计划(2012CB957702)
上海市教育委员会科研创新项目(11YZ290)
文摘
针对高光谱影像数据高维性、高度相关性和冗余性等特点,提出应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择。通过稀疏非负矩阵分解方法对高光谱影像进行稀疏化表示,同时顾及其可聚类的特性,在保留所选波段物理意义的基础上,得到波段选择后的高光谱影像降维数据。通过该方法对PHI-3高光谱影像进行波段选择的试验分析,应用聚类特征有效性分析波段聚类结果,并采用波段子集的信息量、相关性和可分性3类评价指标来验证方法的效果。最终,从运行效率和分类精度两方面证明了基于无监督聚类的稀疏非负矩阵分解对高光谱影像的波段选择的实用性。
关键词
高光谱影像
波段选择
稀疏表示
非负矩阵分解
概率潜语义分析聚类
Keywords
probabilist : hyperspectral imagery
band selection
sparse representation, nonnegative matrix factorization, c latent semantic analysis
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择
施蓓琦
刘春
孙伟伟
陈能
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
16
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职称材料
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参考文献
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