小样本高光谱图像分类：NPLDE特征提取的创新方法

本文主要探讨的是"基于近邻保持线性判别嵌入特征提取的高光谱图像分类"这一研究领域。高光谱图像由于其丰富的波段和地物类别多样性，往往面临着样本稀少的问题，这对特征提取和数据分析构成了挑战。针对这一问题，研究团队提出了NPLDE（近邻保持线性判别嵌入）监督线性流形学习方法，旨在解决高光谱图像中的小样本问题。 NPLDE方法借鉴了流形学习中的多种准则，如流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准，以兼顾类内紧性和类间可分性。它通过构建类内近邻图和类间近邻图，有效地避免了由于类内离散度矩阵奇异而导致的小样本问题，提高了分类的性能。这种方法强调了在保持样本之间的局部关系的同时，增强不同类别的区分度，从而更适合于高光谱图像的分类任务。 传统的非参权特征提取和半监督局部判别分析虽然有助于缓解高维和小样本问题，但它们可能无法有效处理线性数据和新样本的投影问题。为此，文章引入了线性流形学习方法，如LPP和NPE，这些方法能够直接处理测试样本，但它们的主要目标是保持局部结构，而非明确的分类性能。NPLDE则在此基础上进行了改进，将类内和类间信息纳入特征提取过程，以提升分类的准确性和鲁棒性。 论文的重要性和意义在于，它提供了一种有效的方法来应对高光谱图像分类中的小样本问题，特别是在缺乏充足训练样本的情况下，NPLDE能够提高数据的利用效率和分类的准确性。通过实际的高光谱数据分类实验，作者验证了NPLDE方法的有效性和优越性，这为高光谱图像处理领域的实践应用提供了新的思路和技术支持。 本文的核心贡献是提出了一种结合流形学习和线性判别策略的特征提取方法，旨在优化高光谱图像分类任务，尤其是在处理小样本数据时，具有明显的实用价值和理论创新。