Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on MFA and Knns
基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

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。