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Hyperspectral remote sensing images terrain classification in DCT SRDA subspace

Liu、Jing Jing、Yi ̆

2015中国邮电高校学报：英文版Earth and Planetary Sciences被引 5

摘要

Hyperspectral 遥感图象地面分类面对高数据维数的问题和训练数据标记的缺乏，导致未得到满足的地面分类效率。特征抽取为保存歧视的信息并且减少数据维数在地面分类前被要求。A hyperspectral 遥感图象特征抽取方法，即，分离余弦变换(DCT ) 光谱回归判别式分析(SRDA ) subspace 方法，被介绍解决上述问题。建议 DCT SRDA subspace 方法第一在原版拿 DCT 光谱空间并且得到每个象素的 DCT 系数光谱曲线；第二在 DCT 系数空间执行 SRDA 并且获得 DCT SRDA subspace。最小的距离分类器在产生 DCT SRDA subspace 被设计评估特征抽取表演。试验因为二幅真实在空中的可见 / 红外线的成像分光计(AVIRIS ) hyperspectral 图象显示出那，与作比较光谱 LDA subspace 方法，建议 DCT SRDA subspace 方法能改进地面分类效率。

引用本文（GB/T 7714）