基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像特征提取研究

作者：林娜; 杨武年

来源：遥感技术与应用, 2013, (02): 245-251.

• 高光谱遥感影像
• 特征提取
• 核最小噪声分离变换
• 支持向量机 Hyperspectral remote sensing images
• Feature extraction
• Kernel minimum noise fraction transformation
• SVM

高光谱遥感影像具有高维非线性的特点,线性特征提取方法容易造成信息丢失和失真。在最小噪声分离变换(MNF)线性特征提取算法的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换(KM-NF)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。KMNF通过核函数,将样本映射到高维特征空间,在特征空间中运算线性MNF,实现原始空间中的非线性KMNF算法。进行基于KMNF的高光谱影像特征提取实验,分析样本个数对KMNF特征提取的效果,发现样本数量对KMNF特征提取的结果影响很小,较少的样本数即可达到较多样本时特征提取的效果。对比KMNF与MNF特征提取的效果,分析它们降维的效率与保留的信息量,发现KMNF总体降维效率与MNF相当...

• 单位
  成都理工大学; 国土资源部; 重庆交通大学