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国家高技术研究发展计划(2009AA12Z119)

作品数：1 被引量：6H指数：1
相关作者：李娜赵慧洁贾国瑞更多>>
相关机构：北京航空航天大学更多>>
发文基金：中国地质调查局地质调查项目长江学者和创新团队发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遥感
  • 1篇因子分析模型
  • 1篇降维
  • 1篇降维方法
  • 1篇光谱仪
  • 1篇分析模型
  • 1篇高光谱数据
  • 1篇高光谱遥感
  • 1篇PHI
  • 1篇成像光谱
  • 1篇成像光谱仪

机构

  • 1篇北京航空航天...

作者

  • 1篇贾国瑞
  • 1篇赵慧洁
  • 1篇李娜

传媒

  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
因子分析模型的高光谱数据降维方法被引量：6
2011年
为解决高光谱遥感数据量大且波段间相关性高等问题,提出基于因子分析模型的高光谱数据降维方法。该方法通过因子载荷矩阵求解、模型参数求解、旋转矩阵计算以及因子得分估计,得到表征高光谱图像的本征维数。该方法可以找出少数的几个综合因子来代表众多因子,而这少数几个综合因子不仅能主要反映原来的众多因子的信息,而且彼此独立,从而实现高光谱数据的降维。通过利用航空推扫型成像光谱仪(PHI)数据进行本文方法的性能验证,结果表明,Kappa系数从未降维数据的0.744提高到0.821,满足了得到数据本征维数的同时最大程度的保留数据有用信息、消除波段间的相关性和增大类间的可分性的应用需求。
李娜赵慧洁贾国瑞
关键词：高光谱遥感降维因子分析模型
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