基于流形学习的高光谱影像降维理论与方法研究

本文从高光谱数据的非线性本质出发来引入流形学习方法，结合高光谱影像的自身特性，挖掘高光谱影像内部的非线性流形特征，研究高光谱影像的流形学习降维对应的光谱意义解释，构建适合高光谱影像数据特性的非线性流形学习降维理论和方法体系，并在实践上指导后续的高光谱影像分类、目标识别和异常探测等应用。