| 核Direct LDA子空间高光谱影像地物分类 |
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| 引用本文： | 刘敬. 核Direct LDA子空间高光谱影像地物分类[J]. 计算机科学, 2012, 39(6): 274-277 |
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| 作者姓名： | 刘敬 |
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| 作者单位： | 西安邮电学院电子工程学院 西安 710121 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金，陕西省教育厅自然科学专项基金，西安邮电学院博士启动基金 |
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| 摘 要： | 为降低高光谱影像的数据维数,提高地物分类识别效率,提出了一种地物分类方法——核直接线性判别分析(Kernel Direct Linear Discriminant Analysis,KDLDA)子空间法;并推导出类先验概率的一般形式下KDLDA的解。KDLDA子空间法先采用KDLDA提取遥感影像的非线性可分特征,然后在KDLDA子空间采用最小距离分类器进行分类识别。机载可见光/红外成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer,AVIRIS)的高光谱影像识别结果表明,相比原空间法、LDA子空间法、直接线性判别分析(Direct Linear Discriminant Analysis,DLDA)子空间法、核线性判别分析(Kernel Linear Discriminant Analysis,KLDA)子空间法,KDLDA子空间法可显著提高识别效率。
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| 关 键 词： | 地物分类 非线性可分性特征 核直接线性判别分析 高光谱影像 |
Kernel Direct LDA Subspace Hyperspectral Image Terrain Classification |
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| LIU Jing. Kernel Direct LDA Subspace Hyperspectral Image Terrain Classification[J]. Computer Science, 2012, 39(6): 274-277 |
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| Authors: | LIU Jing |
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| Affiliation: | LIU Jing(School of Electronic Engineering,Xi’an University of Post and Telecommunications,Xi’an 710121,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Terrain classification Nonlinear discriminant feature Kernel direct linear discriminant analysis (KDLDA) Hyperspectral image |
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