【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体涉及数据处理方法和装置、电子设备以及计算机可读介质。
技术介绍
1、高光谱数据蕴含了不同维度的特征，如光谱特征、空间特征；对光谱特征和空间特征的应用常采用多特征融合策略，该多特征融合策略大多通过特征堆叠、相加或相乘实现特征融合。
2、由于受到图像分辨率限制和地物目标尺度不一的影响，导致层层抽象过程中易失去空间细节，造成现有技术表征复杂数据的能力受限。同时，对光谱、空间信息的利用缺乏耦合机制，未考虑两种特征的贡献度，往往引发特征的不平衡表示，限制了对两种特征的有效利用。
技术实现思路
1、本公开的实施例提出了数据处理方法和装置、电子设备、计算机可读介质。
2、第一方面，本公开的实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括：基于获取的高光谱图像，得到光谱特征数据和空间特征数据；基于光谱特征数据和空间特征数据，确定图谱特征对齐维度；基于图谱特征对齐维度和流形学习方法，对光谱特征数据和空间特征数据进行特征流形对齐，得到对齐后的特征数据；对对齐后的特征数据...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述光谱特征数据和所述空间特征数据，确定图谱特征对齐维度包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述空间特征数据包括：纹理特征数据，所述基于获取的高光谱图像，得到光谱特征数据和空间特征数据包括：
4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述基于所述图谱特征对齐维度和流形学习方法，对所述光谱特征数据和所述空间特征数据进行特征流形对齐，得到对齐后的特征数据包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述响应于所述图谱特征对齐维度为所述光...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述光谱特征数据和所述空间特征数据，确定图谱特征对齐维度包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述空间特征数据包括：纹理特征数据，所述基于获取的高光谱图像，得到光谱特征数据和空间特征数据包括：
4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述基于所述图谱特征对齐维度和流形学习方法，对所述光谱特征数据和所述空间特征数据进行特征流形对齐，得到对齐后的特征数据包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述响应于所述图谱特征对齐维度为所述光谱特征数据的维度，采用流形学习方法将所述空间特征数据转化为所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李政英，张钧波，梁福坤，苏义军，易修文，郑宇，
申请(专利权)人：北京京东智能城市大数据研究院，
类型：发明
国别省市：
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