聚类与自适应波段选择结合的高光谱图像降维

摘要：

针对自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)对高光谱图像降维后得到的最优波段子集用于地物目标分类处理时,分类精度不理想的问题,提出一种K-means聚类与ABS结合的高光谱图像降维方法.算法采用K-means聚类算法对所有波段进行聚类,聚类中分别采用相关系数和欧氏距离2种相似性度量,选取各聚类中ABS指数最大的波段,作为最优波段子集.通过实验,将所提方法与ABS进行分类精度比较.实验结果表明,所提方法在分类精度上优于ABS法,以相关系数作为相似性度量的K-means聚类与ABS结合的降维方法分类效果更好.

关键词：高光谱图像、波段选择、自适应波段选择法、K-means聚类、图像分类

所属期刊栏目：33

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41401437;江西省学位与研究生教育教学改革研究项目JXYJG-2016-113;江西省自然科学基金2017BAB203032

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：66-70