利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法

周源; 方圣辉; 李德仁

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利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法

周源, 方圣辉, 李德仁

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周源, 方圣辉, 李德仁. 利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 687-690.

引用本文:

周源, 方圣辉, 李德仁. 利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 687-690.

ZHOU Yuan, FANG Shenghui, LI Deren. A Fast Spectral Matching Algorithm for Larger-Scale Hyperspectral Data:Spectral Angle Sensitive Forest[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 687-690.

Citation:

ZHOU Yuan, FANG Shenghui, LI Deren. A Fast Spectral Matching Algorithm for Larger-Scale Hyperspectral Data:Spectral Angle Sensitive Forest[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 687-690.

利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

详细信息

作者简介:
周源,博士生,研究方向为高光谱遥感技术与应用。

中图分类号: P237.9

A Fast Spectral Matching Algorithm for Larger-Scale Hyperspectral Data:Spectral Angle Sensitive Forest

¹ School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

摘要: 提出了一种新的光谱匹配算法——光谱角敏感森林方法。在位置敏感哈希函数算法的基础上引入光谱角度量,并利用新的数据桶检索结构改进了原位置敏感哈希函数算法中部分目标光谱点无法得到匹配光谱的缺陷。理论和实验证明,光谱角敏感森林算法的计算效率较传统高维数据匹配方法有较明显优势。
- 高光谱匹配 /
- 海量数据处理 /
- 位置敏感哈希函数 /
- 光谱角敏感森林
Abstract: We propose a spectral matching algorithm,spectral angle sensitive forest(SASF),which improves the spectral matching efficiency in high dimensional large-scale hyperspectral dataset.The locality sensitive hashing(LSH) is expanded to the metric space of spectral angle.Moreover,we introduce a new scheme to index the data bucket,which remove the flaw of the original LSH method that a part of the query points won't get any neighbors.We provide systematical analysis of the parameters,and theoretical and experimental evaluation of the algorithm.The computational efficiency of SASF is proved outperforming the former algorithms.And SASF also provides a tradeoff between efficiency and precision of spectral matching by which make the user has more choices in the applications.
- spectral matching /
- large-scale dataset processing /
- locality sensitive Hashing /
- spectral angle sensitive forest

[1]	徐涵秋, 孙凤琴, 徐光志. 高分五号卫星高光谱AHSI和多光谱VIMI传感器辐亮度数据的交互对比 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(7): 1032-1043. doi: 10.13203/j.whugis20200586
[2]	张良培, 刘蓉, 杜博. 使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(12): 1811-1818. doi: 10.13203/j.whugis20180231
[3]	孙伟伟, 蒋曼, 李巍岳. 利用稀疏自表达实现高光谱影像波段选择 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(4): 441-448. doi: 10.13203/j.whugis20150052
[4]	王楠, 张良培, 杜博. 最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(1): 22-26.
[5]	张良培. 高光谱目标探测的进展与前沿问题 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1377-1394+1400.
[6]	赵海涛, 张兵, 左正立, 陈正超. 推扫式高光谱传感器集成的POS系统视准轴及位置偏差检校 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(8): 973-977.
[7]	高建, 张飞艳, 谢伟, 秦前清. 利用能量变分方法进行高光谱数据去噪处理 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(3): 322-325.
[8]	李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用SVM-CRF进行高光谱遥感数据分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 306-310.
[9]	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.
[10]	徐元进, 胡光道, 张振飞. 基于光谱整体形态和局部吸收谷位置的高光谱遥感图像地物识别 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(7): 868-872.
[11]	舒宁, 苏俊英. 高光谱影像纹理特征编码分形特征研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(4): 379-382.
[12]	张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 834-837.
[13]	孙德勇, 李云梅, 王桥, 乐成峰. 利用高光谱数据估算太湖水体CDOM浓度的神经网络模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 851-855.
[14]	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.
[15]	杜辉强, 舒宁. 高光谱影像能量边缘提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(2): 132-135.
[16]	李新双, 张良培, 李平湘, 吴波. 基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(3): 274-277.
[17]	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.
[18]	舒宁. 关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 292-295.
[19]	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.
[20]	黄幼才, 黄坚. 人口函数的数据处理方法及其抗差估计的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1993, 18(3): 95-102.