[发明专利]面向跨地域光谱图像地物分类的双驱动特征学习方法

摘要

本发明公开了一种面向跨地域光谱图像地物分类的双驱动特征学习方法，属于光谱图像地物分类技术领域，该方法构建基于统计分布驱动的域特征对齐项和基于模型驱动的域特征对齐项，共同驱动源域和目标域数据的投影特征子空间相互对齐，不仅优化了高光谱跨地域对齐能力，还提高了模型鲁棒性；构建了判别信息约束项，提高了投影特征子空间的领域判别性。最后采用交替方向乘子算法，通过交替优化策略求解目标函数，分别得到源域和目标域的两个对齐子空间；利用源域数据集在其子空间中的投影特征及类别标签训练分类器；将目标域数据在其子空间中投影特征送入训练好的分类器，以获得所述目标域数据集的分类标签。在公开跨地域光谱数据集上的实施结果表明，与现有方法相比，该方法分类精度更高，性能更加稳健。