高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取

作者：林娜; 杨武年; 王斌

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2013, (08): 988-992.

DOI：10.13203/j.whugis2013.08.016

• 高光谱遥感
• 特征提取
• 核最小噪声分离变换
• 核方法 hyperspectral remote sensing
• feature extraction
• kernel minimum noise fraction transform
• kernel method

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法易导致信息丢失和失真的特点,在最小噪声分离(MNF)变换的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离(KMNF)变换高光谱影像非线性特征提取方法。Cuprite矿区AVIRIS数据实验结果表明,样本个数对KMNF特征提取的结果影响很小,较少的样本即可达到较多样本时特征提取的效果;KMNF特征提取体现了高光谱影像的非线性特征,KMNF特征提取后的影像可获得优于MNF特征提取的端元提取效果。

• 单位
  重庆市地理信息中心; 重庆交通大学; 成都理工大学; 国土资源部