论文部分内容阅读
高光谱遥感影像具有所含光谱信息量大、相关性强的大数据量等特点，若用传统分类算法对其进行分类易产生“维数灾难”，因此对高维数据进行降维处理则显得尤为重要。在诸多降维算法中，如主成分分析(PCA)算法、线性判别分析(LDA)算法等，它们或是不能有效利用数据中的类别信息，或是对数据的类别信息要求严格。针对这些问题，论文提出一种半监督局部保持投影(SSLPP)算法。论文首先对高光谱图像及其自身特点作简单介绍，并结合监督学习与非监督学习对高维数据的特征提取方法进行总结和分析，提出SSLPP算法；其次从