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加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法
加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法
摘要：
高光谱遥感影像在农业、环境监测、地质勘探等领域具有重要应用价值。然而，高光谱数据的高维度和冗余信息给数据处理和分析带来了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法。该方法结合了空间信息和谱信息，通过加权的方式有效地提取了高光谱数据中的有用信息，实现了维度的降低和冗余信息的减少。实验证明，本文提出的方法能够在保持嵌入的同时有效地提取高光谱数据的关键信息，具有良好的性能和稳定性。
关键词：高光谱遥感影像；降维；空-谱信息；加权空-谱联合保持嵌入
1.引言
高光谱遥感影像具有更高的光谱分辨率，可以提供更丰富的地物信息。然而，高光谱数据的高维度和冗余信息给数据处理和分析带来了挑战。为了解决这一问题，许多高光谱降维方法被提出。降维方法可以将高维数据映射到低维空间，从而减少数据的冗余信息和计算复杂度，提高数据的处理效率和准确性。
2.相关工作
目前，已经提出了许多高光谱降维方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部线性嵌入（LLE）等。然而，这些方法大多只考虑了光谱信息，忽视了空间信息的重要性。而高光谱数据中的空间信息对于地物分类和分析具有重要意义。因此，本文提出了一种加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法。
3.方法
本文提出的方法主要包括两个步骤：空-谱联合保持嵌入和加权降维。首先，通过空-谱联合保持嵌入方法，将高光谱数据中的空间和谱信息融合起来。在空-谱联合保持嵌入中，首先计算高光谱数据的空间相似度和谱相似度矩阵。然后，通过融合空间相似度和谱相似度矩阵，得到联合相似度矩阵。最后，使用嵌入算法将数据映射到低维空间，实现冗余信息的降低。其次，通过加权的方式对降维后的数据进行进一步处理。加权的目的是通过比较每个特征的重要性，剔除冗余信息并保留有用信息。具体而言，通过计算特征的权值，对每个特征进行加权。然后，通过加权的方式对降维后的数据进行处理，最终得到降维后的高光谱数据。
4.实验与结果
本文在一组高光谱遥感影像数据集上进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的方法在保持嵌入的同时有效地提取了高光谱数据的关键信息，具有良好的性能和稳定性。与其他降维方法相比，本文提出的方法在处理高光谱数据上具有更好的准确性和效率。
5.结论
本文提出了一种加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法。该方法通过融合空间信息和谱信息，有效地提取了高光谱数据的有用信息，实现了维度的降低和冗余信息的减少。实验证明，本文提出的方法在保持嵌入的同时能够提取关键信息，具有良好的性能和稳定性。此方法在高光谱遥感影像处理和分析中具有广泛的应用前景。