摘要: 为降低高光谱影像的数据维数,提高地物分类识别效率,提出了一种地物分类方法—核直接线性判别分析 (Kernel Direct Linear Discriminant Analysis, KDLDA)子空间法;并推导出类先验概率的一般形式下KDLDA的解。 KDLDA子空间法先采用KDLDA提取遥感影像的非线性可分特征,然后在KDLDA子空间采用最小距离分类器进 行分类识别。机载可见光/红外成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer, AVIRIS)的高光谱影像 识另,I结果表明,相比原空间法、LDA子空间法、直接线性判别分析(Direct Linear Discriminant Analysis,DLDA)子空 法、核线性判别分析(Kcrncl I_incar Discriminant Analysis, KDLDA)子空间法,KDLDA子空间法可显著提高识别效率。
No related articles found! |
|