考虑空间相关性的半监督局部保持投影的高光谱图像特征提取

由于高光谱图像具有波段多、波段间信息冗余、空间信息相关等特点, 提出一种考虑空间相关性的半监督局部保持投影(LPP)的高光谱图像特征提取算法(LPP-SCSSFE)。该算法利用保存高光谱图像空间近邻结构的空间距离, 及保持图像光谱相似性的类内判别权值和类间判别权值, 定义新的同物异谱、同谱异物像元权值计算函数, 结合LPP提取高光谱图像特征, 从而最大化同类地物间的相似性和异类地物间的差异性。在Indian Pines和Pavia University两个数据集上, 通过高光谱图像分类实验对本文提出的LPP-SCSSFE算法进行验证, 算法最高总体分类精度分别达到87.50%和91.29%, 优于现有的特征提取算法。结果表明, 本文算法充分考虑高光谱图像的空间相关性和光谱相似性, 能够有效提取出有代表性的特征, 提高分类精度。