本文關(guān)鍵詞：基于K-L散度與光譜可分性距離的波段選擇算法　出處：《應(yīng)用光學(xué)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 高光譜成像 波段選擇 K-L散度 光譜可分性 光譜角制圖

【摘要】：波段選擇是高光譜降維的常用手段,文中從波段選擇應(yīng)遵循的3個原則出發(fā)設(shè)計了一種基于信息散度與光譜可分性距離的波段選擇算法。將高光譜數(shù)據(jù)中每個波段的光譜分量看作一個一維向量,使用K-L散度表示其相互之間的信息量,選出信息量大且相似性最小的波段組合;根據(jù)每個波段中不同地物光譜可分性距離的計算,得到可分性較大的波段組合;將兩組波段組合取交集,即得到最優(yōu)組合波段。為了驗證算法的有效性,將選出的最佳3個波段進行偽彩色合成,對其進行光譜角制圖分類,分類精度達到92.2%,Kappa系數(shù)為0.88.
[Abstract]:The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector . The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as one - dimensional vector .

【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;解放軍73101部隊;
【分類號】：TN911.73
【正文快照】： 引言在經(jīng)歷了全色成像、彩色攝影、多光譜掃描成像階段后,20世紀80年代出現(xiàn)了成像光譜的概念。高光譜成像是利用連續(xù)的窄小波段獲取目標有關(guān)信息的技術(shù),高光譜數(shù)據(jù)將傳統(tǒng)的圖像維和光譜維信息融為一體,在獲取目標空間圖像的同時,得到每個圖像單元對應(yīng)的光譜信息,這樣,在基于空

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1398389