基于流形学习的光学遥感图像分类

基于流形学习的光学遥感图像分类基于流形学习的光学遥感图像分类摘要:光学遥感图像分类是遥感图像处理的重要研究领域。然而，由于光学遥感图像的高维特征表示和复杂的类别分布，传统的图像分类方法往往面临挑战。本

基于流形学习的光学遥感图像分类 基于流形学习的光学遥感图像分类 摘要: 光学遥感图像分类是遥感图像处理的重要研究领域。然而，由于光 学遥感图像的高维特征表示和复杂的类别分布，传统的图像分类方法往 往面临挑战。本文提出了一种基于流形学习的光学遥感图像分类方法， 通过在特征空间中建立数据的流形结构，实现了有效的图像分类。 1.引言 光学遥感图像分类是一项重要的遥感图像处理任务，对于土地利 用、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用。然而，由于光学遥感 图像的高维特征表示和复杂的类别分布，传统的图像分类方法往往面临 挑战。 2.相关工作 目前，光学遥感图像分类的研究主要分为两个方向：基于特征提取 的方法和基于深度学习的方法。前者通过手工设计特征提取算法来捕捉 图像的关键信息，例如纹理、颜色和形状等。然而，这些手工设计的特 征表示通常难以充分地表达图像的语义信息，限制了分类性能。后者利 用深度神经网络自动学习图像的特征表示，对于大规模数据集具有良好 的表达能力。然而，深度学习方法需要大量的标注数据训练，在数据集 有限的情况下，存在过拟合的风险。 3.方法 本文提出了一种基于流形学习的光学遥感图像分类方法。该方法通 过在特征空间中建立数据的流形结构，实现了有效的图像分类。具体步 骤如下： 步骤1:特征提取