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基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择
基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择
摘要：光谱重构是一种常用于遥感图像分类的技术，重构训练样本的选择对分类结果产生明显影响。本文提出了一种基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择方法。该方法通过计算待选样本与每个类别的训练样本之间的加权欧氏距离，并根据距离选取与待选样本最相似的训练样本。实验结果表明，该方法能够有效地选择训练样本，提高分类精度。
关键词：光谱重构；训练样本选择；加权欧氏距离；分类精度
1.引言
遥感图像分类是遥感技术中的一个重要研究方向，通过对遥感图像进行分类，可以获取地表物体的信息。光谱重构是一种常用的遥感图像分类技术，其基本思想是对图像中的每个像素点进行重构，从而得到更准确的分类结果。然而，重构训练样本的选择对分类结果起着至关重要的作用。本文提出了一种基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择方法，通过引入加权欧氏距离来选择训练样本，提高了分类精度。
2.方法
2.1加权欧氏距离
欧氏距离是一种常用的距离度量，用于衡量两个向量之间的相似度。然而，欧氏距离没有考虑到不同维度对距离的贡献程度。为了解决这个问题，本文引入了加权欧氏距离。加权欧氏距离在计算距离时，为每个维度赋予一个权重值，从而更准确地度量距离。具体计算方式如下：
d(X,Y)=√(Σ(w_i*(x_i-y_i)^2))
其中，d(X,Y)是两个向量之间的加权欧氏距离，X=(x_1,x_2,...,x_n)和Y=(y_1,y_2,...,y_n)是两个向量，w_i是第i个维度的权重。
2.2训练样本选择
对于待选样本，首先计算它与每个类别的训练样本之间的加权欧氏距离。然后，根据距离选取与待选样本最相似的训练样本作为重构样本。具体选择步骤如下：
1)对于待选样本X，计算它与每个类别的训练样本集的加权欧氏距离。
2)根据距离对训练样本进行排序，得到与待选样本距离最近的训练样本。
3)将选取的训练样本添加到重构样本集中。
4)重复步骤1~3，直到选择完成。
3.实验结果
本文在遥感图像分类数据集上进行了实验，比较了基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择方法与其他方法的分类精度。实验结果表明，该方法在提高分类精度方面取得了显著的效果。同时，该方法的计算复杂度较低，适用于大规模数据集。
4.结论
本文提出了一种基于加权欧氏距离的光谱重构训练样本选择方法，对分类精度的提升起到了重要作用。该方法通过计算待选样本与每个类别的训练样本之间的加权欧氏距离，并选择与待选样本最相似的训练样本。实验结果表明，该方法在遥感图像分类中具有较好的应用前景。
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