%0 Journal Article
%T 因子分析模型的高光谱数据降维方法
%A 李娜
%A 赵慧洁
%A 贾国瑞
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%R 10.11834/jig.20111111
%X 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。
%K 高光谱遥感
%K 降维
%K 因子分析模型
%K 推扫型成像光谱仪(PHI)
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20111111&flag=1