基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择

摘要：

为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法.首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波段进行聚类;最后使用K中心点算法更新聚类中心.实验仿真结果表明:通过基于最大最小距离算法选择的波段,能够选出同时满足信息量大、相关性小的要求的波段子集,并将获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度.

关键词：高光谱遥感、波段选择、波段聚类、无监督、最大最小距离算法、K-medoids聚类、最大似然法、分类

所属期刊栏目：13

分类号：TN911.73;TP391

资助基金：国家自然科学基金项目61675051;国家教育部博士点基金项目20132304110007;黑龙江省自然科学基金项目F201409

在线出版日期：2018-04-02（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：131-137