应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法_高光谱协同表示

高光谱图像分类是遥感图像处理的重要任务之一，它在农业、环境监测、地质勘探等领域具有广泛的应用。为了提高高光谱图像分类的准确性和效率，研究者们提出了许多不同的方法。本文将介绍一种基于特征感知和协同表示的高光谱图像分类方法，并提供相应的源代码。

特征感知是指通过学习到的特征来表示高光谱图像中的信息。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。在本方法中，我们选择了主成分分析作为特征提取的方法。主成分分析能够从高维数据中提取出最具代表性的特征，从而减少特征维度并保留图像的重要信息。

协同表示是指将样本的表示方式通过线性组合的方式进行表达。在高光谱图像分类中，我们将训练样本投影到一个低维空间中，并通过线性组合来表示每个样本。具体来说，我们使用稀疏表示方法来实现协同表示。实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的稀疏表示系数实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的稀疏表示系数。这些系数能够反映出不实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的稀疏表示系数。这些系数能够反映出不同类别之间的差异，从而实现实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的稀疏表示系数。这些系数能够反映出不同类别之间的差异，从而实现高光谱图像的分类。

下面是使用Python实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的稀疏表示系数。这些系数能够反映出不同类别之间的差异，从而实现高光谱图像的分类。

下面是使用Python实现的高光谱图像分类方法的源实现协同表示。稀疏表示通过最小化样本与字典之间的重构误差，得到每个样本的