關鍵詞：高光譜圖像分類 降維 

摘要：為了提高高光譜圖像的分類精度,有效利用高光譜圖像的空間信息和光譜信息對高光譜圖像進行預處理,提出了一種新的空-譜聯合降維方法--加權空-譜主成分分析(weighted spatial spectral principle component analysis,WSSPCA)算法。該算法結合高光譜圖像的物理特性對高光譜圖像進行重構,平滑了高光譜圖像中存在的奇異點干擾;然后,采用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法對重構后的圖像進行降維,降低了波段間的冗余性,有利于后續分類。在2組常用的高光譜數據集PaviaU和Indian Pines上進行實驗結果表明,訓練樣本隨機選取每一類地物的5%和10%的情況下,由WSSPCA算法得到的Kappa系數最大值分別達到了0.955 9和0.896 1,較基準線分別提高了0.193 8和0.205 0,分類結果明顯優于其他算法。

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