论文部分内容阅读
高光谱数据含有的光谱波段数量少则几十多则数百,提供了大量的有价值信息,有利于对地物进行精细分类。而高光谱数据分类却面临着数据维数高,标记样本有限,人工标记成本昂贵等具有挑战性的问题。为了解决高光谱数据分类问题,不断有学者提出新的方法。无监督分类不需要人工进行标记,但是分类准确度相对较低。传统的监督学习取得了较好的分类效果,但需要大量的标记样本。此外,为了避免休斯现象,许多算法都需要对数据进行降维处理,而降维会导致一些有价值信息的丢失。稀疏表示算法既不需要对高维数据进行降维处理,也不需要训练和学习分类