利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

杜培军; 王小美; 谭琨; 夏俊士

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利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士

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杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 148-152.

引用本文:

杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 148-152.

DU Peijun, WANG Xiaomei, TAN Kun, XIA Junshi. Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(2): 148-152.

Citation:

DU Peijun, WANG Xiaomei, TAN Kun, XIA Junshi. Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(2): 148-152.

利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

¹中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州市大学路1号221116;²黄河水利职业技术学院测绘工程系,开封市东京大道西段,475004

基金项目: 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070290516)；国家自然科学基金资助项目(40871195)；国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目

详细信息

作者简介:
杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

中图分类号: P237.3

Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning

¹Key Laboratory for Land Resources and Disaster Monitoring of SBSM,China University of Mining and Technology,1 Daxue Road,Xuzhou 221116,China;² Survey Engineering Department,Yellow River Conservancy Technical Institute,West Dongjing Road,Kaifeng 475004,China

Funds: 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070290516)；国家自然科学基金资助项目(40871195)；国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目

摘要: 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。
- 高光谱遥感 /
- 降维 /
- 流形学习 /
- Isomap算法
Abstract: Manifold learning,as the novel nonlinear dimensionality reduction algorithm,is applied to dimensionality reduction and feature extraction of hyperspectral remote sensing information.In order to address inherent nonlinear characteristics of hyperspectral image,Isometric mapping(Isomap),the most popular manifold learning algorithm,is employed to dimensionality reduction of hyperspectral image,and the experimental results show that it outperforms traditional MNF transform.In order to include spectral information into manifold learning,spectral angle(SA) and spectral information divergence(SID),instead of Euclidean distance,are applied to derive the neighborhood distances in Isomap algorithm,and the result is better than that using Euclidean distance in terms of residual variance and normalized spectral eigenvalue.It is concluded that manifold learning is effective to dimensionality reduction and feature extraction from hyperspectral remote sensing imagery.
- hyperspectral remote sensing /
- dimensionality reduction /
- manifold learning /
- Isomap

[1]	张霞, 丁松滔, 岑奕, 孙伟超, 王晋年. 结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(9): 1479-1485. doi: 10.13203/j.whugis20200386
[2]	杜灵瑀, 贲进, 马秋禾, 王蕊, 李祝鑫. 基于弱对偶的平面三角形格网离散线转化生成算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(1): 105-110. doi: 10.13203/j.whugis20180205
[3]	于颖, 宋张亮, 范文义, 杨曦光. 植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(10): 1560-1565, 1573. doi: 10.13203/j.whugis20160552
[4]	安如, 陆彩红, 王慧麟, 姜丹萍, 孙梦秋, JonathanArthur Quaye Ballard. 三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(3): 399-405. doi: 10.13203/j.whugis20150168
[5]	王毅, 李季. 基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 198-201. doi: 10.13203/j.whugis20150443
[6]	林娜, 杨武年, 王斌. 利用核方法进行高光谱遥感图像线性解混 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 355-361. doi: 10.13203/j.whugis20140787
[7]	高孝杰, 简季, 戴晓爱, 陈婉佳. 基于Fréchet距离的光谱曲线匹配应用分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 408-414. doi: 10.13203/j.whugis20140147
[8]	熊维, 张乐飞, 杜博. 一种基于多维正交判别子空间投影的人脸识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 583-587. doi: 10.13203/j.whugis20130442
[9]	付仲良, 赵星源, 王楠, 杨元维, 田宗舜, 俞志强. 一种基于流形学习的空间数据划分方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(10): 1294-1298,1323. doi: 10.13203/j.whugis20141008
[10]	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 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 988-992.
[11]	邹海翔, 乐阳, 李清泉. 城市路网交通状态的改进Kriging估计方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(1): 101-104.
[12]	李爱霞, 关泽群, 冯甜甜. 一种利用流形学习进行多影像匹配的方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1303-1306.
[13]	谭琨, 杜培军, 王小美. 利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 171-175.
[14]	宋沙磊, 李平湘, 龚威, 汪金平. 基于水稻高光谱遥感数据的PLS波长选择研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 219-223.
[15]	金大卫, 胡知元. 基于语义的图像检索应用研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(10): 1255-1259.
[16]	王志强, 傅向华, 赵良辉, 杜文峰. 基于内容的半监督流形图像检索 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 928-931.
[17]	杜培军, 唐宏, 方涛. 高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 112-115.
[18]	张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 利用MODIS数据计算陆地植被指数VIUPD . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(8): 699-702.
[19]	张立福, 张良培, 村松加奈子, 藤原昇. 基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(3): 264-268.
[20]	张良培, 李德仁. 鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(1): 35-38.

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利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

¹中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州市大学路1号221116;²黄河水利职业技术学院测绘工程系,开封市东京大道西段,475004

作者简介:
杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

收稿日期: 2010-12-15
刊出日期: 2011-02-05

中图分类号: P237.3

关键词:

高光谱遥感 /

降维 /

流形学习 /

Isomap算法

摘要: 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。

English Abstract

Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning

¹Key Laboratory for Land Resources and Disaster Monitoring of SBSM,China University of Mining and Technology,1 Daxue Road,Xuzhou 221116,China;² Survey Engineering Department,Yellow River Conservancy Technical Institute,West Dongjing Road,Kaifeng 475004,China

Funds: 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070290516)；国家自然科学基金资助项目(40871195)；国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目

Received Date: 2010-12-15
Publish Date: 2011-02-05

Keywords:

Abstract: Manifold learning,as the novel nonlinear dimensionality reduction algorithm,is applied to dimensionality reduction and feature extraction of hyperspectral remote sensing information.In order to address inherent nonlinear characteristics of hyperspectral image,Isometric mapping(Isomap),the most popular manifold learning algorithm,is employed to dimensionality reduction of hyperspectral image,and the experimental results show that it outperforms traditional MNF transform.In order to include spectral information into manifold learning,spectral angle(SA) and spectral information divergence(SID),instead of Euclidean distance,are applied to derive the neighborhood distances in Isomap algorithm,and the result is better than that using Euclidean distance in terms of residual variance and normalized spectral eigenvalue.It is concluded that manifold learning is effective to dimensionality reduction and feature extraction from hyperspectral remote sensing imagery.

杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 148-152.

引用本文:

杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 148-152.

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作者简介: 杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning

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出版历程

利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取

1中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州市大学路1号221116;2黄河水利职业技术学院测绘工程系,开封市东京大道西段,475004

作者简介: 杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

English Abstract

Dimensionality Reduction and Feature Extraction from Hyperspectral Remote Sensing Imagery Based on Manifold Learning

1Key Laboratory for Land Resources and Disaster Monitoring of SBSM,China University of Mining and Technology,1 Daxue Road,Xuzhou 221116,China;2 Survey Engineering Department,Yellow River Conservancy Technical Institute,West Dongjing Road,Kaifeng 475004,China

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作者简介:
杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

¹中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州市大学路1号221116;²黄河水利职业技术学院测绘工程系,开封市东京大道西段,475004

作者简介:
杜培军,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别、高光谱遥感、资源环境遥感与信息系统。

¹Key Laboratory for Land Resources and Disaster Monitoring of SBSM,China University of Mining and Technology,1 Daxue Road,Xuzhou 221116,China;² Survey Engineering Department,Yellow River Conservancy Technical Institute,West Dongjing Road,Kaifeng 475004,China