模糊核主成分分析的高光谱遥感影像特征提取研究.pdfVIP

第 期总第 期 国土资源遥感 年 月 日 基于模糊核主成分分析的高光 谱遥感影像特征提取研究 沈照庆 陶建斌 武汉大学遥感信息工程学院武汉 摘要 主成分分析是一种基于数理统计的线性特征变换方法对线性结构数据的分析非常有效但是对非线 性的高光谱遥感影像数据容易造成信息丢失和失真 本文引入模式识别中的模糊理论和核理论有效克服了以 上缺点 得到了很好的影像特征提取效果 关键词 模糊集 核 高光谱遥感影像 特征提取 中图分类号 文献标识码 文章编号 模式分类与特征抽取充分考虑了影像的高阶信息 引言 易获得最佳分类特征 本文利用方法对高光谱影像进行特征提 高光谱遥感影像的波段之间往往存在很大的相 取设计合适的核函数将数据输入空间转换为特征 关性 变换不但能够把原始多波段中的有用信 空间 再进行特征变换 保留了像素间的非相关特 息集中到数目尽可能少的特征图像组达到数据压 性 同时将模糊理论引入 中有效地克服了 缩的目的而且还能使新的特征图像之间互不相关 经典在处理不确定性高光谱遥感数据时的局 增加类别的可分性 限性 方法是最小均方误差意义上的最优维数 据压缩技术 降维是由线性映像实现的 它忽略了数 核主成分分析 据之间高于二阶的相互关系所以抽取的特征并不 最优这在一定程度上影响了 方法的效果 原理 方法的本质决定了在该方法下得到的特征在 在模式识别的核子空间中当输入空间的向量 一般情况下是最佳描述特征 而不一定是 为非线性时可以使用方法在通过变换后的 最佳分类特征 这不利于分类匹配 高维空间获得主成分 它通过灵活的非线性核映射 方法并不是直接计算样本协方差矩阵的特征 保留最大的信息量 可获得高分辨率的特征 提取有 向量 而是利用核函数进行非线性变换 将原始输入 用的特征 其原理如图 所示 空间映射到一个高维特征空间在特征空间中进行 图原理示意图 收稿日期 修订日期 基金项目 国家重点基础研究发展计划 项目对地观测数据空间信息地学知识的转化机理 资助 国土资源遥感 年 上述方法在性能上比经典的方法 智能化 对高光谱遥感影