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一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法
标题：一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法
摘要：
高光谱影像分类是遥感图像处理中的重要任务之一。本文提出了一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法。该方法综合利用了邻域保持嵌入和光谱特征，以提高高光谱影像分类的准确率和鲁棒性。具体而言，我们对原始高光谱影像进行特征提取和降维，然后使用邻域保持嵌入算法将提取的特征映射到一个低维度的子空间中。最后，我们使用支持向量机分类器对映射后的特征进行分类。实验证明，本文提出的方法在高光谱影像分类中具有较高的准确率和鲁棒性，为遥感图像处理领域的研究提供了一种有效的方法。
关键词：高光谱影像分类，邻域保持嵌入，特征提取，降维，支持向量机
1.引言
高光谱影像具有多光谱波段的信息，可以用于土地利用、环境监测、农业生产等领域。然而，高光谱影像的分类任务面临着许多挑战，例如高维度、特征冗余、样本不平衡等。为了解决这些问题，研究者们提出了许多高光谱影像分类方法，其中邻域保持嵌入算法是一种有效的降维方法。
2.相关工作
邻域保持嵌入算法是一种非线性降维方法，它通过保持邻域关系来使得降维后的样本在低维空间中保持相似性。该算法在图像处理、模式识别等领域取得了良好的效果。然而，在高光谱影像分类中，单独使用邻域保持嵌入算法可能无法充分利用光谱信息。
3.提出的方法
为了充分利用光谱信息，本文提出了一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法。具体而言，我们先对原始高光谱影像进行特征提取，得到光谱特征向量。然后，我们使用主成分分析（PCA）对光谱特征向量进行降维，以减少特征冗余。接下来，我们使用邻域保持嵌入算法将降维后的特征映射到一个低维度的子空间中。
4.实验和结果
为了验证本文方法的有效性，我们使用了公开可用的高光谱影像数据集进行实验。实验中，我们比较了本文方法和其他常用的高光谱影像分类方法，包括支持向量机、随机森林等。实验结果表明，本文方法在准确率和鲁棒性方面都明显优于其他方法。
5.结论
本文提出了一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法，综合利用了邻域保持嵌入和光谱特征。实验证明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化该方法，提高高光谱影像分类的精度和效率。
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