融合特征优化的跨数据集高光谱图像分类

摘要： 目的 高光谱图像分类可实现对地物目标的逐像素识别，是对地观测中的关键技术。由于采集环境变迁与成像设备差异等因素的影响，不同高光谱图像特征分布偏移，影响现有模型的跨数据集分类精度。针对此，提出了一种融合特征优化的无监督跨数据集高光谱图像分类方法。方法 提出了基于奇异值抑制的特征均衡策略实现数据内独立优化，通过限制奇异值正则项兼顾特征的可迁移性与可鉴别性；提出了基于隐式增广的特征匹... （共13页）