非线性变换和信息相邻相关的高光谱自适应波段选择

摘要：

通过非线性函数变换改进后的谱间Pearson相关分析可同时获取高光谱影像光谱间的综合相关系数(rcl)、相关类型和统计显著性水平;研究发现,非线性是高光谱影像的谱间相关性的主要类型.基于相关系数的波段相邻相关系数(rac)在自适应波段选择算法(ABS)中是为了表达波段的独立性,然而发现ABS算法中rac并不能有效表达波段独立性.鉴于此,提出了一种信息相邻相关系数(riac)和基于此指数改进的自适应波段选择算法(MABS).使用公共数据和实验室采集数据,对ABS、基于线性相关系数(rl)的MABS(rl)和基于rcl的MABS(rcl)等三种算法进行实验.结果表明:在波谱范围和算法有效性及精度方面,MABS均优于ABS;MABS较好地兼顾了大信息量和强独立性原则,其波段选择结果的光谱范围明显大于ABS;MABS(rcl)的光谱范围略大于MABS(rl);三种算法的总体分类精度(OA)和Kappa系数的大小顺序均为:MABS(rcl)>MABS(rl)>ABS.

关键词：非线性相关、谱间相关系数、信息相邻相关、波段选择、高光谱图像

所属期刊栏目：46

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金41571369;教育部博士点基金20131108110005;北京市长城学者20150323

在线出版日期：2017-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：213-221