%0 Journal Article
%T Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on MFA and Knns<br>基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类
%A 王立志
%A 黄鸿
%A 冯海亮
%J 计算机科学
%D 2012
%I 
%X 为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题，提出了一种基于边际费希尔分析(MHA)和kNNS的高光 谱遥感影像数据分类算法。该方法利用数据的类别信息，通过MFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形 空间，然后利用部域内多个近部点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类。在Urban Washington和 Indian Pinc数据集上的分类识别实验表明，该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构，在每类随机选取 4,6,8个训练样本的情况下，该方法的总体分类精度能够比其他算法提高3.700-}-8.5"0，分类精度有了明显的提高。
%K Hypcrspcctral images
%K Land cover classification
%K Graph embedding framework
%K Ncarcst neighbor<br>高光谱影像，地物分类，图嵌入框架，最近邻
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=48D1E5032809D5D4D42916C758512BF8&yid=99E9153A83D4CB11&vid=7C3A4C1EE6A45749&iid=B31275AF3241DB2D&sid=4D7D059FFBF006B9&eid=FDC7AF55F77D8CD4&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=0