【摘 要】
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提出对多光谱数据进行对数变换来凸显类型特征,然后进行主成分变换并根据主成分贡献率确定EM算法分类所需主成分数,消除方差协方差矩阵的奇异性,同时削弱噪声;对数变换后的第
【机 构】
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中国地质大学(北京)土地科学技术学院,西安科技大学测量工程系
【基金项目】
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国家863计划(2007AA12Z226);国家自然科学基金(NSFC-40674015);中国科学院动力大地测量学重点实验室(L06-01);重庆市自然科学基金(CSTC-2006BB0168)
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提出对多光谱数据进行对数变换来凸显类型特征,然后进行主成分变换并根据主成分贡献率确定EM算法分类所需主成分数,消除方差协方差矩阵的奇异性,同时削弱噪声;对数变换后的第一主成分直方图充分反映类型信息,由此确定的初始类别标签作为多个主成分EM分类算法所需初始值,避开随机选初值的敏感问题。实验证明,所提出的计算方案分类精度优于普通EM方法和传统的K-means方法。
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