基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法

摘要：

为保留原始波段特征的同时选择最有效的特征子集以得到理想的分类效果,提出一种鲸鱼优化算法和不连续保持松弛策略的组合优化算法.该算法首先以最大熵为适应度函数,对经过波段子空间划分的高光谱遥感影像使用鲸鱼优化算法进行最优波段子集的选择,将最优子集采用不连续保持松弛策略进行平滑.为验证该组合优化方法的有效性,使用高光谱遥感分类中经典的In-dian Pines数据集和Pavia U数据集,进行分类精度评价.实验结果表明组合优化算法与其他传统分类方法相比具有更高的分类精度.

关键词：高光谱遥感影像、特征选择、鲸鱼优化算法、不连续保持松弛、支持向量机

所属期刊栏目：36

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41771178

在线出版日期：2021-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-70