高光谱图像子空间的波段选择

摘要：

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集满足不同的应用需要,是一种有效的波段选择方法.

关键词：遥感、高光谱、波段选择、子空间划分、准则函数、分类、搜索策略

所属期刊栏目：23

资助基金：国家自然科学基金项目61675051

在线出版日期：2019-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：904-910