提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1％左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.
多策略提升局部切空间排列 局部切空间排列 随机映射 降维 高光谱影像分类