研究目的
提出一种基于超像素的线性判别分析（SP-LDA）降维方法，用于高光谱图像（HSI）分类，该方法能够有效利用空间和光谱信息。
研究成果
所提出的SP-LDA和SSDR方法在两个高光谱图像数据集上进行了测试，通过利用空间和光谱信息，与其它广泛使用的降维算法相比，展现出更优的分类性能。
研究不足
该论文未明确提及局限性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于超像素的高光谱图像降维方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519070
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文聚焦于高光谱图像（HSI）的降维（DR）技术。我们提出了一种基于超像素的线性判别分析（SP-LDA）高光谱分类降维方法。局部空间邻域内的像素通常具有相似的光谱曲线并共享相同类别标签。为充分挖掘空间结构特征，首先引入超像素分割生成超像素图，该方法能自适应提取邻域结构信息。此外，通过融合光谱与空间维度提取的特征对SP-LDA算法进行扩展，从而充分利用两个维度的互补一致性信息。在两个标准高光谱数据集上的实验结果验证了所提算法的优越性。
作者：
Huilin Xu，Hongyan Zhang，Wei He，Liangpei Zhang
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