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基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取
摘要：
高光谱遥感影像是目前遥感技术中应用较广泛的一种，它通常含有几十甚至上百个波段，因此需要对其进行特征提取。本文提出了一种基于成对约束的半监督降维算法来进行高光谱遥感影像特征提取，该方法将众多波段降维为少数几个特征，使得能够更好地区分不同的地物类型。通过对比实验结果可知，该方法能够提取出更优的特征，对于区分不同地物类型有更好的效果。
关键词：高光谱遥感影像；特征提取；成对约束；半监督降维
引言：
高光谱遥感影像是近年来遥感技术中的重要研究方向之一，它利用较高的光谱分辨率获得十分丰富的信息，能够对地物类型、植被指数等进行较为准确的分析和识别。但是，由于高光谱遥感影像通常具有几十甚至上百个波段，使得它们的处理难度与复杂度呈指数级增长。因此需要对高光谱遥感影像进行特征提取，将众多波段降维为少数几个特征，以便更好地区分不同的地物类型。
目前，高光谱遥感影像的特征提取方法主要有监督和非监督两种，监督方法需要使用已知标注数据来进行分类学习，但是该方法需要大量样本数据和感兴趣的地物物体的标签，标注成本较高。非监督方法则不需要标注数据，但是效果通常不如监督方法好。因此本文提出了一种基于成对约束半监督降维的方法进行高光谱遥感影像特征提取。
方法：
本文提出的基于成对约束半监督降维的方法主要分为三个阶段：1）数据预处理；2）成对约束半监督降维；3）特征提取。
在第一阶段，需要对高光谱遥感影像进行预处理，包括去除噪声、大气校正、波段选择等。预处理过程中还需要对遥感影像进行分类，将其分为不同的类别，以便后续的半监督学习算法进行分类学习。
在第二阶段，本文采用了成对约束半监督降维算法。该算法通过将数据分为有标签数据和无标签数据，然后对有标签数据进行半监督学习，使用成对约束的方法来进行降维。成对约束方法是一种半监督学习的方法，它将相似的样本对放在一起进行学习，从而得到更好的降维结果。该算法不仅能够利用无标签数据，还能够利用有标签数据进行特征学习，因此具有很好的降维效果。
在第三阶段，本文采用了常用的特征提取方法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部线性嵌入（LLE）。其中PCA和LDA是最为常见的线性降维方法，它们的主要思想是将高维数据映射到低维空间，以便更好地区分不同的地物类型。而LLE是一种非线性降维方法，它能够保留数据的局部结构，更好地反应地物之间的关系。
实验与结果：
本文使用了一些公开的高光谱遥感影像数据集，对本文提出的算法进行了实验，并与其他常用的特征提取方法进行了对比。实验结果表明，本文提出的方法能够提取出更为优秀的特征，对于区分不同的地物类型有更好的效果。
结论：
本文提出了一种基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取方法。该方法通过成对约束方法进行降维学习，不仅能够利用无标签数据，还能够利用有标签数据进行特征学习，具有很好的降维效果。实验结果表明，该方法能够提取出更优的特征，对于区分不同地物类型有更好的效果。