空间一致性邻域保留嵌入：高光谱数据特征提取新方法

"本文提出了一种新的高光谱数据特征提取方法——空间一致性邻域保留嵌入(SC-NPE)，该方法结合了局部线性嵌入(LLE)和邻域保留嵌入(NPE)的优点，同时考虑了高光谱图像的空间一致性信息。通过对高光谱数据的流形结构和相邻像素的相关性进行分析，SC-NPE算法能够在高维空间构建数据的局部邻域结构，并通过优化的变换矩阵将其投影到低维空间，从而实现有效的特征提取。实验结果证明，SC-NPE在高光谱图像分类任务中的表现优于传统的LLE和NPE算法。" 高光谱数据特征提取是遥感和图像处理领域的一个关键问题，它涉及到如何从复杂的高光谱图像中提取出有意义的、能够反映地物类型和状态的特征。局部线性嵌入(LLE)是一种流形学习方法，它试图保持数据在低维空间中的局部邻域结构，从而保留原始数据的主要特征。然而，LLE没有考虑高光谱图像中像素间的空间相关性，这在处理具有连续性的高光谱图像时可能会导致信息丢失。 邻域保留嵌入(NPE)同样是一种流形学习方法，旨在保持数据点与其近邻的关系，但它也未充分考虑空间一致性。为解决这一问题，提出的SC-NPE算法引入了空间一致性思想，强调了相邻像素间的相关性。通过优化局部线性嵌入的过程，SC-NPE在构建局部邻域结构时不仅考虑了数据的内在流形结构，还结合了图像的空间信息，使得在低维空间的投影更符合高光谱数据的实际分布。 在实际操作中，SC-NPE首先在高维空间中定义和优化每个数据点的局部邻域结构，这个过程考虑了相邻像素的相关特性。然后，通过寻找一个最佳的变换矩阵，将这些局部邻域结构映射到一个低维空间，从而得到新的特征表示。这种方法能够更有效地捕捉高光谱数据的复杂特性，尤其适用于高光谱图像的分类任务。 实验结果验证了SC-NPE算法的有效性，其在高光谱图像分类上的性能显著优于LLE和NPE。这表明SC-NPE能够更好地保留高光谱数据的关键信息，提高分类精度，对于理解和处理高光谱数据具有重要的实际意义。由于高光谱数据在环境监测、资源调查和军事应用等多个领域都有广泛应用，因此，SC-NPE算法的提出为高光谱数据分析提供了一个强大的工具。