融合特征優(yōu)化的跨數(shù)據(jù)集高光譜圖像分類

摘要： 目的 高光譜圖像分類可實現(xiàn)對地物目標(biāo)的逐像素識別，是對地觀測中的關(guān)鍵技術(shù)。由于采集環(huán)境變遷與成像設(shè)備差異等因素的影響，不同高光譜圖像特征分布偏移，影響現(xiàn)有模型的跨數(shù)據(jù)集分類精度。針對此，提出了一種融合特征優(yōu)化的無監(jiān)督跨數(shù)據(jù)集高光譜圖像分類方法。方法 提出了基于奇異值抑制的特征均衡策略實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)獨立優(yōu)化，通過限制奇異值正則項兼顧特征的可遷移性與可鑒別性；提出了基于隱式增廣的特征匹...