基于粗糙集的遥感优化分类波段选择

• 作者: 孙立新 高文
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感分类 波段组合 粗糙集 模糊集 遗传算法
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2000.02.012

摘要

针对高光谱遥感影像的特点,本文采取一种优化分类波段组合的分级选择策略.利用扩展的属性依赖性公式定义了波段间的相似度.通过模糊聚类,得到对原始波段集合的模糊等价划分.在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段或进行线性融合,完成对原始波段集合的初步降维.基于遗传算法并结合粗糙集理论,绐出两项能提高遗传搜索效率的增效措施,从而对降维后的波段集合进行不一致优化分类波段组合的选择.实验结果表明,本文提出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立新	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	7	187	6.0	7.0
2	高文	中国科学院计算技术研究所	150	5863	39.0	72.0