基于最速上升算法的超光谱图像波段选择搜索算法

摘要：

超光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,给图像的进一步解译带来困难.结合超光谱图像波段选择的具体应用,根据波段之间的相关性将整个波段划分为几个子波段,采用最速上升的特征选择搜索算法在各子波段中快速提取最优波段.为了验证本算法的有效性,分别选取JM距离、BH距离以及类内类间离散度作为评价准则,针对一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行分类实验,并将该方法与传统的SFFS算法进行对比.实验结果表明所采用的算法用于特征选择具有搜索能力强、分类精度高的特点,完全可以替代传统的SFFS算法.

关键词：超光谱图像、特征选择、最速上升搜索算法

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60872098

在线出版日期：2009-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3501-3503