基于模糊标签的高光谱数据子空间投影和分类方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊标签的高光谱数据子空间投影和分类方法，主要解决高光谱图像中由于混合像元和噪声引起地物错分和数据判别性差的问题。其步骤为：1.将遥感数据库样本集划分为训练样本和标记样本集；2.计算由子空间投影后的标记样本集生成的判别项；3.构造由训练样本的模糊标签确定的拉普拉斯正则项；4.通过最大化判别项和正则项之差获取最优投影矩阵和模糊标签，以实现有效降维的同时，实现高精度的分类。本发明采用判别子空间投影的方法来构造判别项，将数据投影到低维空间，增强数据的判别性能，进而引入模糊标签来构造拉普拉斯正则，解决了混合像元带来的错分问题，在实现降维的同时，实现高精度的分类。