Unsupervised Dimensionality Reduction for Hyperspectral Imagery via Laplacian Regularized Collaborative Representation Projection

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作者
Xinwei Jiang,Liwen Xiong,Yan Qin,Yongshan Zhang,Xiaobo Liu,Zhihua Cai
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19: 1-5 被引量:13
标识
DOI:10.1109/lgrs.2022.3153041
摘要

Hyperspectral images (HSIs) consisting of abundant spectral bands could lead to the curse of dimensionality issue when performing HSIs classification. In this letter, an unsupervised dimensionality reduction (DR) method termed Laplacian regularized collaborative representation projection (LRCRP) is proposed, where Laplacian regularization and local enhancement are introduced into collaborative representation (CR) to construct adjacent graph and then to reduce the spectral dimension in graph embedding framework. As the constructed graph simultaneously preserves the local manifold and global information in HSIs, the proposed LRCRP could be used to extract effective low-dimensional features for accurate HSIs classification. The experimental results on two HSI datasets demonstrate the effectiveness of the proposed model. The source code the proposed model is available at https://github.com/XinweiJiang/LRCRP .
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