高光谱遥感影像的非负稀疏保持嵌入谱聚类算法

"这篇论文提出了一种基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类算法，用于解决高光谱遥感影像的特征融合问题。该方法利用图谱理论，通过非负稀疏表示和Laplacian图来降维，并结合光谱与空间信息，提高分类精度。在引入非负稀疏表示的同时，构建的Laplacian图将数据投影到低维子空间，然后应用K均值聚类进行样本分类。这种方法能保持样本的几何稀疏结构，尤其有助于改善图像边界像素点的分类效果。" 详细解释: 高光谱遥感影像是一种包含丰富多维信息的数据，其特征包括高维性、信息冗余、非线性和大数据量。处理这种数据时，传统的分析方法往往面临挑战。针对这些特性，论文提出了基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类算法。 非负稀疏表示是算法的核心部分，它允许数据表示为非负系数的线性组合，这有助于提取特征并降低数据复杂度。同时，非负约束确保了物理意义的合理性，如在遥感应用中，光谱值通常是正的。通过非负稀疏表示，可以去除冗余信息，提取关键特征。 Laplacian图的构建则利用了样本间的相似性和空间关系。Laplacian矩阵反映了数据点之间的局部和全局连接，对于保持数据的拓扑结构至关重要。将高维数据嵌入到低维子空间后，可以更高效地进行聚类。 谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它利用数据的谱特性进行分组。在本论文中，K均值聚类算法被用来在低维空间对数据进行分类。K均值算法简单且易于实施，适合于处理大规模数据集，它可以找到数据分布的中心，从而将样本分配到最近的类别。 论文的贡献在于将光谱信息与空间信息结合，提高了分类精度，特别是在处理图像边界像素时。结合两种信息源可以更好地捕捉图像的空间结构，从而改进分类结果。此外，算法的非负稀疏保持嵌入策略有助于保持样本的原始结构，保证了分类的有效性和稳定性。 该研究对于高光谱遥感影像分析具有重要意义，可应用于环境监测、资源调查、军事侦察等领域。通过改进的聚类方法，可以提高图像解析和目标识别的效率，为后续的数据分析和决策提供支持。