研究目的
提出一种新的高光谱图像精确分类集成方法，该方法利用子空间投影概念，将子空间多项式逻辑回归分类器（MLRsub）扩展为从每个类的多个随机子空间进行学习。
研究成果
该提出的集成方法利用子空间投影的概念，为高光谱图像提供了准确的分类结果。在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明，其性能优于其他最先进的基于集成的分类器。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 用于高光谱图像分类的子空间多项逻辑回归集成方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 用于高光谱图像分类的子空间多项逻辑回归集成方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519404
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
在集成框架中利用多个互补分类器被证明能有效提升高光谱图像分类效果，尤其当训练样本有限时?；诟吖馄滋卣飨蛄坑行Т嬖谟诘臀涌占湔庖患偕瑁捎貌煌淼淖涌占浼际跽瓜殖鲎吭降姆掷嘈阅?。本研究提出一种基于子空间投影概念的新型高光谱图像精确分类集成方法：通过扩展子空间多项式逻辑回归分类器（MLRsub），使每个类别能从多个随机子空间中学习。具体而言，我们通过从训练集中随机选取自助样本以及原始高光谱特征空间的子集来构建具有多样性的MLRsub，从而生成不同的类别子空间特征。在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明，相比其他先进方法，本方法取得了显著更优的分类效果。
作者：
Mahdi Khodadadzadeh，Pedram Ghamisi，Cecilia Contreras，Richard Gloaguen
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