高光谱影像奇异谱特征提取和分类方法北大核心CSCD

针对高光谱影像中地物的尺度复杂多样,并且存在“同物异谱、同谱异物”现象,给影像的解译和分类带来了困难,以及高光谱影像维度过高容易造成分类中的维数灾难等难题,提出了一种结合超像素的改进二维奇异谱分析(two-dimensional singular spectrum analysis combining with superpixels,S2DSSA),与局部Fisher判别分析(local Fisher discriminant analysis,LFDA)相融合,共同提取影像的光谱-空间特征,并使用支持向量机(support vector machine,SVM)来进行分类,记为S2DSSA-LFDA-SVM的方法。超像素2DSSA将2DSSA作用于每个构造的超像素规则区域,能够自适应地提取地物的空间特征。在其基础上,LFDA进一步挖掘光谱维度的流形结构,实现光谱特征提取和降维。实验结果证明,在两个经典高光谱数据集上,所提出方法的总体精度相比于原始数据分别提升了31.7%和12.9%,相比于其他先进的光谱-空间分类算法有2%~6%不同程度的提升。