基于分类别PCA散度的高光谱图像分类波段选择

摘要：

波段选择是去除高光谱图象段间冗余,实现降维的有效方法.该文提出了一种新的基于分类别主成分分析(PCA)散度的波段选择方法.即首先对训练集各类样本分别进行PCA变换去相关并计算散度,接着分析相应PCA变换系数获得对各类样本分类都重要的原始波段,在综合考虑波段的相关度,散度和子集规模的基础上获得最终选择波段.复杂度分析表明该方法较局部寻优的前向搜索计算量大为降低,提高了效率,并用高光谱遥感图象的分类实验进行了验证.

关键词：高光谱图像分类、波段选择、分类别PCA、散度

所属期刊栏目：27

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：航空基金01F53028

在线出版日期：2005-11-24（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：1588-1592