研究目的
比较紧凑型机载光谱成像仪（CASI）高光谱影像中传统降维技术（PCA、MNF和ICA），并评估变换空间中最适主成分数量的不同选择策略。此外，通过按覆盖电磁波谱的光谱区域划分CASI高光谱影像，确定一种新的降维方法。
研究成果
MNF被确定为最合适的降维技术。熵测量、类别转换特征以及感兴趣区域可分性策略被认为适用于成分选择。与传统的MNF变换相比，光谱分割方法在成分选择上略有改进。
研究不足
研究结果可能会受到所考虑的HSI类型的影响，建议开展包含不同类型HSI的更全面研究。
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高光谱影像中组分选择策略的评估
DOI：10.3390/e19120666
期刊：Entropy
出版年份：2017
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
高光谱影像（HSI）整合了覆盖电磁波谱不同区域的众多连续窄波段。然而主要挑战在于"休斯现象"导致的高光谱数据高维特性，因此在应用分类算法获取精确专题图前必须进行降维处理。本研究聚焦以下特征提取算法：主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）和独立成分分析（ICA）。通过文献调研发现，现有研究既缺乏这些技术的对比分析，也缺少确定最优成分数的精准策略。因此首要目标是：比较紧凑型机载光谱成像仪（CASI）传感器高光谱数据中传统降维技术（PCA、MNF和ICA）的效果，并评估变换空间内选择最适成分数的不同策略；次要目标是：通过按电磁波谱覆盖范围划分CASI高光谱数据区域来建立新降维方法，将各光谱区域变换空间所选成分进行堆叠，通过评估该堆叠变换空间验证所提方法能否提升最终分类精度。
作者：
Edurne Ibarrola-Ulzurrun，Javier Marcello，Consuelo Gonzalo-Martin
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