基于KPCA的AISA Eagle Ⅱ机载高光谱数据的降维与树种识别

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为了提高树种识别的精确度,充分发挥高光谱数据"高光谱分辨率"的优势,以思茅区北部万掌山林场某一区域为试验区,基于AISA EagleⅡ机载高光谱数据,采用不同降维算法进行降维处理后,使用SVM对林区的不同树种进行分类识别,采用主成分分析法(PCA)、核主成分分析法(KPCA)对经过预处理的高光谱图像进行降维处理。KPCA降维采用了线性、多项式和高斯3种核函数,以特征提取效果和累积贡献率作为评价指标来选择核函数。对PCA主成分图像和基于多项式核函数的KPCA主成分图像进行SVM分类识别。试验结果表明,
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