基于支持向量机和子空间划分的波段选择方法

摘要：

高光谱图像具有较高的谱分辨力,从而能够更精确地描述地物目标特性.然而,其较大的数据量和较高的数据维给分析和处理带来很大的困难.高光谱图像间存在着大量的冗余信息,波段选择能够有效地去除冗余信息从而减少计算量.针对一类波段选择方法所选取的波段易于集中而造成信息冗余和信息损失的缺陷,提出一种基于支持向量机和子空间划分的波段选择方法.首先对支持向量机判决函数进行敏感度分析和对数据源进行子空间划分,然后结合敏感度分析结果和子空间划分结果来实现有效的波段选择.实验证明了这种方法的有效性.

关键词：波段选择、支持向量机、子空间分解

所属期刊栏目：27

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60272073

在线出版日期：2005-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：974-977