[发明专利]基于张量距离补丁校准的高光谱数据降维方法

权利要求书

1.一种基于张量距离补丁校准的高光谱数据降维方法，其特征是：

该降维方法针对高光谱数据的张量特性，首先，通过窗口领域，所述的窗口领域是中心像元及其周围相近的其它像元构成的领域，将高光谱数据转化成张量形式，保持每个像素的空间信息；第二，引入张量距离，构建包含判别信息的高质张量近邻图；第三，根据扩展到张量空间的补丁校准框架，获得全局最优的光谱-空间信息；第四，采用交替最小二乘算法求得张量子空间的解；最后，根据张量最近邻法判别各样本的类别；

具体步骤如下：

步骤1，选择需进行分析的高光谱数据，根据窗口领域将高光谱数据转化成张量形式；

步骤2，计算各训练样本间张量距离d_TD；

步骤3，根据张量距离，构建高质张量近邻图G；

步骤4，根据高质张量近邻图选择χ_i补丁样本集；

步骤5，根据选择矩阵S_i将局部补丁合成整体，并计算校准矩阵Ω；

步骤6，通过交替最小二乘（Alternating Least Square，ALS）计算稀疏最优函数得投影矩阵；

步骤7，用求得的投影矩阵把训练样本和测试样本投影到低维张量子空间中。

2.根据权利要求1所述一种基于张量距离补丁校准的高光谱数据降维方法，其特征在于：所述步骤1中，高光谱数据采用以下三阶张量表示：

χ=RF1+F2+F3]]>

式中，F₃表示高光谱数据的光谱波段数，F₁和F₂分别表示单波段高光谱数据的高度和宽度，即高光谱数据的空间位置信息；是张量χ中的元素，其中1≤f_l≤F_l且1≤l≤3，f_l表示该元素在数组中第l阶的位置；选取中心像元B窗口领域内的像元组成高光谱数据的张量表示，即假设任一像元B的光谱向量则中心像元B的B×B窗口领域表示为：

B为窗口领域的大小且为奇数；

式中，1≤b＜min(F₁,F₂)/2。