為降低高光譜遙感數(shù)據(jù)光譜空間的冗余度,提出一種快速的波段選擇方法。該方法在波段子空間下進(jìn)行,依次選擇各子空間中方差最大的波段作為初始波段,設(shè)定目標(biāo)函數(shù),然后逐子空間替換波段使得目標(biāo)性能更加優(yōu)化,直至沒有替換可以使得目標(biāo)更優(yōu)為止。在兩個(gè)公開高光譜影像數(shù)據(jù)集上對(duì)比3種常用波段選擇方法（ABC、AP、ABS）來驗(yàn)證提出方法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:（1）在印第安納數(shù)據(jù)上,本文方法與ABC、AP、ABS所選波段子集相比平均相關(guān)性分別降低22.04%、52.61%、55.71%,最佳指數(shù)分別提高0.58%、51.73%、0.95%,總體分類精度分別提高0.16%、1.39%、23.07%,在搜索效率上與同類型的ABC方法相比提高6.61%—69.02%;（2）在帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)上,本文方法與ABC、AP、ABS所選波段子集相比平均相關(guān)性分別降低2.38%、0.51%、32.83%,最佳指數(shù)分別提高1.34%、17.97%、12.92%,總體分類精度分別提高0.31%、0.69%、8.53%,在搜索效率上與同類型的ABC方法相比提高19.13%—86.34%。本文提出的波段選擇方法能夠選擇合適的波段子... 

【文章來源】：遙感學(xué)報(bào). 2019,23(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 算法描述
    2.1 子空間劃分
        2.1.1 劃分依據(jù)
        2.1.2 自動(dòng)子空間劃分方法
    2.2 搜索準(zhǔn)則
    2.3 搜索方法
    2.4 算法總體流程
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 印第安納農(nóng)林?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
    3.2 帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于人工蜂群算法高光譜圖像波段選擇[J]. 王立國(guó),趙亮,劉丹鳳.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(11)
[2]結(jié)合APO算法的高光譜圖像波段選擇[J]. 王立國(guó),魏芳潔.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(09)
[3]基于改進(jìn)遺傳算法的高光譜圖像波段選擇[J]. 趙冬,趙光恒.  中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2009(06)
[4]基于自動(dòng)子空間劃分的高光譜數(shù)據(jù)特征提取[J]. 谷延鋒,張曄.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2003(06)



本文編號(hào)：3617192