基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法

摘要：

由于高光谱数据具有波段多，数据量大等特点，对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法，该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集，在此基础上使用这些波段子集训练若干个基分类器，进而利用改进的基于相同错误差异性度量的分类器选择方法选出部分较优分类器，实现波段选择的目的；最终通过局部精度分析的动态分类器选择实现多分类器组合决策。在公共测试数据集上的实验结果表明：与以往直接选择最优波段子集方法相比，提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段，明显提高了分类正确率。

关键词：高光谱遥感、模式分类、波段选择、多分类器组合、错误多样性度量

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170200．

在线出版日期：2014-07-23（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：372-378