[发明专利]一种基于改进型层次聚类的高光谱遥感数据降维方法无效
| 申请号： | 201210379469.1 | 申请日： | 2012-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN102903114A | 公开（公告）日： | 2013-01-30 |
| 发明（设计）人： | 苏红军;李茜楠 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 夏雪 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于改进型层次聚类的高光谱遥感数据降维方法，包括如下步骤：选择需进行分析的高光谱遥感影像数据，所述高光谱遥感影像数据含有L个波段；利用SID算法计算每两个波段之间的光谱距离，得到一个光谱距离矩阵 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 改进型 层次 光谱 遥感 数据 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进型层次聚类的高光谱遥感数据降维方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，选择需进行分析的高光谱遥感影像数据，所述高光谱遥感影像数据含有L个波段；步骤2，利用SID算法计算每两个波段之间的光谱距离，得到一个光谱距离矩阵![]()
步骤3，设定要提取的聚类中心和要选择的波段的个数k；步骤4，基于相似性距离矩阵，采用层次聚类方法对影像数据进行聚类分析；步骤5，得到k个聚类中心数据，完成特征提取过程；步骤6，在每个聚类中心中选择一个最具代表性的波段，得到k个波段，完成特征选择过程。
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