研究目的
提出一种名为稀疏平滑低秩分析（SSLRA）的高光谱特征提取方法，用于将高光谱图像分解为平滑和稀疏特征，从而提高分类精度。
研究成果
SSLRA在分类精度方面优于其他特征提取方法，在分类图中生成同质类区域。该方法通过TV正则化和稀疏约束有效整合空间信息，相比现有最先进技术取得显著提升。
研究不足
该方法需要调整参数λ1和λ2，这些参数根据经验设置为数据强度范围的1%；对于不同的数据集可能需要优化。该算法是迭代式的，对于大型高光谱图像可能存在计算复杂性问题。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 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 - 高光谱图像的稀疏与平滑特征提取
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517672
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种名为稀疏平滑低秩分析（SSLRA）的高光谱特征提?。‵E）方法。首先，我们为高光谱图像（HSI）建立了一个新的低秩模型。该模型将高光谱图像分解为位于未知正交子空间中的平滑且稀疏的未知特征。随后，通过非凸约束惩罚代价函数同步估计这些稀疏平滑特征。实验中将SSLRA应用于真实高光谱图像，并利用提取的平滑特征进行分类。结果表明，与现有最先进的特征提取方法相比，该方法显著提升了分类准确率。
作者：
Behnood Rasti，Magnus O. Ulfarsson，Pedram Ghamisi
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