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高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取

林娜 杨武年 王斌

林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
引用本文: 林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
LIN Na, YANG Wunian, WANG Bin. Hyperspectral Image Feature Extraction via Kernel Minimum Noise Fraction Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(8): 988-992.
Citation: LIN Na, YANG Wunian, WANG Bin. Hyperspectral Image Feature Extraction via Kernel Minimum Noise Fraction Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(8): 988-992.

高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071265); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20105122110006); 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2012jjA40055); 国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2013-03)
详细信息
    作者简介:

    林娜,博士,讲师,主要研究方向为高光谱遥感。

  • 中图分类号: P237.4;TP753

Hyperspectral Image Feature Extraction via Kernel Minimum Noise Fraction Transform

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41071265); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20105122110006); 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2012jjA40055); 国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2013-03)
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-06
  • 修回日期:  2013-05-06
  • 刊出日期:  2013-08-05

高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41071265); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20105122110006); 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2012jjA40055); 国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2013-03)
    作者简介:

    林娜,博士,讲师,主要研究方向为高光谱遥感。

  • 中图分类号: P237.4;TP753

摘要: 针对高光谱遥感影像线性特征提取方法易导致信息丢失和失真的特点,在最小噪声分离(MNF)变换的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离(KMNF)变换高光谱影像非线性特征提取方法。Cuprite矿区AVIRIS数据实验结果表明,样本个数对KMNF特征提取的结果影响很小,较少的样本即可达到较多样本时特征提取的效果;KMNF特征提取体现了高光谱影像的非线性特征,KMNF特征提取后的影像可获得优于MNF特征提取的端元提取效果。

English Abstract

林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
引用本文: 林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
LIN Na, YANG Wunian, WANG Bin. Hyperspectral Image Feature Extraction via Kernel Minimum Noise Fraction Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(8): 988-992.
Citation: LIN Na, YANG Wunian, WANG Bin. Hyperspectral Image Feature Extraction via Kernel Minimum Noise Fraction Transform[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(8): 988-992.

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