[发明专利]基于多流形学习算法的高光谱影像数据分类方法及系统有效
| 申请号： | 202011243735.9 | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112329654B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 丁玲;窦爱霞;王书民 | 申请（专利权）人： | 中国地震局地震预测研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王立普 |
| 地址： | 100036 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多流形学习算法的高光谱影像数据分类方法及系统，涉及高光谱遥感领域，包括：对获取的高光谱遥感影像进行图像分割，得到已知类别对象数据集和未知类别对象数据集；采用光谱角度量方式的等距特征映射算法，确定已知类别对象数据集的第一低维流形数据集和第一本征维数；采用光谱角度量方式的等距特征映射算法，按照每个第一本征维数的数值，确定未知类别对象数据集对应的多个第二低维流形数据集；采用局部线性嵌入算法，计算每个未知类别对象数据集对应的相似度集；将最大相似度对应的第一低维流形数据集的类别确定为未知类别对象数据集的类别。本发明有效提高高光谱影像数据分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流形 学习 算法 光谱 影像 数据 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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