| 基于SSLPP算法对高光谱遥感影像分类 |
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| 引用本文： | 潘银松,王攀峰,黄鸿,刘艳.基于SSLPP算法对高光谱遥感影像分类[J].计算机科学,2013,40(Z11):333-336,373. |
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| 作者姓名： | 潘银松 王攀峰 黄鸿 刘艳 |
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| 作者单位： | 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆400044;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆400044;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆400044;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆400044 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61101168),中国博士后科学基金项目(2012M511906)资助 |
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| 摘 要： | 局部保持投影算法为非监督维数约简算法,没有有效利用样本数据的类别信息,不能有效提取鉴别特征。针对此问题,提出一种半监督局部保持投影(SSLPP)算法。该算法以少量有标记数据和无标记数据作为训练样本集构造出本征图Gi,并有区别地对待标记样本与无标记样本,增大同类样本点之间的权重,更有利于鉴别特征提取。在AVIRIS KSC和Botswana高光谱遥感影像数据集上的实验结果表明,SSLPP算法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,使得总体分类精度得到较为明显的改善。
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| 关 键 词： | 高光谱影像 维数约简 半监督学习 半监督局部保持投影 |
Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on SSLPP |
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| PAN Yin-song,WANG Pan-feng,HUANG Hong and LIU Yan.Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on SSLPP[J].Computer Science,2013,40(Z11):333-336,373. |
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| Authors: | PAN Yin-song WANG Pan-feng HUANG Hong and LIU Yan |
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| Affiliation: | Key Laboratory on Opto-electronic Technique and Systems,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Key Laboratory on Opto-electronic Technique and Systems,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Key Laboratory on Opto-electronic Technique and Systems,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Key Laboratory on Opto-electronic Technique and Systems,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400044,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hyperspectral images Dimension reduction Semi-supervised learning Semi-supervised locality preserving projection |
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