研究目的
利用最大散度差判别分析克服高光谱分类方法中的"小样本问题"。
研究成果
所提出的最大散射判别分析方法有效克服了高光谱图像分类中的"小样本问题"，与PCA和LDA相比展现出更好的识别精度和鲁棒性。
研究不足
该研究未讨论所提方法在计算复杂性方面的表现，也未评估其对于更大数据集或不同类型高光谱图像的可扩展性。
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基于最大散射判别分析的高光谱图像分类方法
DOI：10.1051/itmconf/20160702007
期刊：ITM Web of Conferences
出版年份：2016
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
为克服部分高光谱分类方法面临的"小样本量问题"，采用最大散度判别准则分析高光谱数据。该判别分析通过最大化类间散度矩阵与类内散度矩阵的差异来搜索投影轴，从而避免计算矩阵逆运算。在Indian Pines高光谱数据集上的实验结果表明，所提方法在识别准确率方面优于其他方法，是一种有效可行的高光谱数据分类方案。
作者：
Huo Yuan LI，Yong-Feng QI
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