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用于高光谱图像分类的局部加权判别分析

DOI：10.3390/rs11020109 期刊：Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 19:05:51
摘要： 高光谱图像（HSI）中每个像素包含大量光谱波段，这会限制传统图像分类方法区分各像素地物类型的能力。降维是提升分类性能的有效途径。线性判别分析（LDA）是HSI分类中常用的降维方法，但其假设所有样本服从相同分布。然而不同样本在散布矩阵计算中的贡献度可能存在差异。为解决特征冗余问题，本文提出一种基于局部加权判别分析（LWDA）的新型监督HSI分类方法。该LWDA方法基于判别信息和空-谱信息，为每个训练样本构建加权判别散布矩阵模型和最优投影矩阵模型。对于每个测试样本，LWDA通过空间信息搜索其最近邻训练样本，随后利用对应投影矩阵将测试样本与所有训练样本投影至低维特征空间。该方法能有效保持原始HSI数据的空-谱局部结构，提升投影数据对最终分类的判别能力。在两个真实HSI数据集上的实验结果表明，相比若干先进算法，所提LWDA方法具有显著优势。特别是当数据划分比例较?。ㄈ?.05）时，LWDA在Indian Pines数据集上获得的总精度较直接使用原始高维数据提升约20%，在Kennedy Space Center（KSC）数据集上提升约17%。
作者： Xiaoyan Li，Lefei Zhang，Jane You
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于局部加权判别分析（LWDA）的新监督降维方法，该方法融合光谱与空间信息，以解决高光谱图像分类中的特征冗余问题。

研究成果

所提出的LWDA方法通过加权散射矩阵和空间一致性有效融合光谱与空间信息，显著提升了高光谱图像分类效果。该方法在现有降维技术中表现突出，尤其适用于小规模训练集场景，能实现显著精度提升（例如在τ=0.05时，Indian Pines数据集提升20%，KSC数据集提升17%）。未来工作将聚焦于提升计算效率以实现在线应用。

研究不足

LWDA的计算成本高于某些基线方法，因为需要为每个训练样本计算投影矩阵。该方法假设小邻域内具有空间一致性，但这一假设可能不适用于所有高光谱图像数据。参数r（邻域大?。┖挺拢ㄈê庀凳┬枰械饔牛庖还炭赡芙衔氖?。

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