基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201410023922.4

申请日：20140117

发明人：刘嘉敏罗甫林黄鸿李连泽刘军委

申请人：重庆大学

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20140416

公开号：CN103729651A

代理人：李海华

代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212

摘　　要：本发明公开了一种基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法，先采用传统欧氏距离得到大范围近邻，再由光谱角得到准确近邻，通过近邻进行局部重构，并使重构误差最小，在低维空间中保持局部重构方式不变，最小化重构误差，进而提取出高维数据中的内在鉴别特征。分类时，先由欧氏距离得到新样本的近邻，再计算新样本与近邻间的光谱角，把新样本归为光谱角最小的类。本发明能够更有效地提取出鉴别特征，且分类结果更准确，对高光谱遥感影像的地物分类效果更好。

主权项：1.基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法，其特征在于：其步骤为，1）从数据集中随机选取一定数量的样本作为训练样本，其类别信息已知，再随机选取一定数量的样本作为测试样本；2）采用欧氏距离判别大范围近邻，选取与各训练样本点欧氏距离最小的m个训练样本点作为大范围近邻N_O；3）在大范围近邻N_O中，利用式(1)计算各训练样本点与其余训练样本点的光谱角，得到光谱角最小的k个训练样本点作为准确近邻N_A，其中k＜m； $θ (X_{i}, X_{j}) {= \cos}^{- 1} (| \frac{(X_{i}, X_{j})}{\sqrt{}}$

关键词：

法律状态：生效

IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I;G06K9/66(2006.01)I