公开(公告)号：CN103136736A

公开(公告)日：2013-06-05

申请号：CN201310087912.2

申请日：2013-03-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈雨时 ,  林洲汉 ,  赵兴

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种高光谱遥感数据非线性降维方法，本发明涉及到高光谱遥感数据的降维方法。本发明是要解决现有的高光谱数据线性降维方法对非线性特征保留较少的技术问题，本方法：先将高光谱遥感数据进行坏带去除、低通滤波后组织成N行D列的二维矩阵，再将高光谱数据的像素向量映射到高维的特征空间中，重构流形，再找到流形的原点，构建局部黎曼法坐标，再计算最短路径，再运用黎曼流形学习算法将所有数据点映射到原点的切空间中，映射完后的数据集构成的点组织成N行k列二维矩阵，完成高光谱遥感数据非线性降维。本发明的方法用于处理高光谱遥感数据。

公开(公告)号：CN103136736B

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201310087912.2

申请日：2013-03-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈雨时 ,  林洲汉 ,  赵兴

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种高光谱遥感数据非线性降维方法，本发明涉及到高光谱遥感数据的降维方法。本发明是要解决现有的高光谱数据线性降维方法对非线性特征保留较少的技术问题，本方法：先将高光谱遥感数据进行坏带去除、低通滤波后组织成N行D列的二维矩阵，再将高光谱数据的像素向量映射到高维的特征空间中，重构流形，再找到流形的原点，构建局部黎曼法坐标，再计算最短路径，再运用黎曼流形学习算法将所有数据点映射到原点的切空间中，映射完后的数据集构成的点组织成N行k列二维矩阵，完成高光谱遥感数据非线性降维。本发明的方法用于处理高光谱遥感数据。