高光谱图像子空间的波段选择

发布时间：2022-02-09 14:43

　　为降低高光谱遥感数据光谱空间的冗余度,提出一种快速的波段选择方法。该方法在波段子空间下进行,依次选择各子空间中方差最大的波段作为初始波段,设定目标函数,然后逐子空间替换波段使得目标性能更加优化,直至没有替换可以使得目标更优为止。在两个公开高光谱影像数据集上对比3种常用波段选择方法（ABC、AP、ABS）来验证提出方法的有效性,实验结果表明:（1）在印第安纳数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低22.04%、52.61%、55.71%,最佳指数分别提高0.58%、51.73%、0.95%,总体分类精度分别提高0.16%、1.39%、23.07%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高6.61%—69.02%;（2）在帕维亚大学数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低2.38%、0.51%、32.83%,最佳指数分别提高1.34%、17.97%、12.92%,总体分类精度分别提高0.31%、0.69%、8.53%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高19.13%—86.34%。本文提出的波段选择方法能够选择合适的波段子... 

【文章来源】：遥感学报. 2019,23(05)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 算法描述
    2.1 子空间划分
        2.1.1 划分依据
        2.1.2 自动子空间划分方法
    2.2 搜索准则
    2.3 搜索方法
    2.4 算法总体流程
3 实验与分析
    3.1 印第安纳农林数据实验
    3.2 帕维亚大学数据实验
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择[J]. 王立国,赵亮,刘丹凤.  哈尔滨工业大学学报. 2015(11)
[2]结合APO算法的高光谱图像波段选择[J]. 王立国,魏芳洁.  哈尔滨工业大学学报. 2013(09)
[3]基于改进遗传算法的高光谱图像波段选择[J]. 赵冬,赵光恒.  中国科学院研究生院学报. 2009(06)
[4]基于自动子空间划分的高光谱数据特征提取[J]. 谷延锋,张晔.  遥感技术与应用. 2003(06)



本文编号：3617192