基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法，先采用传统欧氏距离得到大范围近邻，再由光谱角得到准确近邻，通过近邻进行局部重构，并使重构误差最小，在低维空间中保持局部重构方式不变，最小化重构误差，进而提取出高维数据中的内在鉴别特征。分类时，先由欧氏距离得到新样本的近邻，再计算新样本与近邻间的光谱角，把新样本归为光谱角最小的类。本发明能够更有效地提取出鉴别特征，且分类结果更准确，对高光谱遥感影像的地物分类效果更好。