基于最速上升算法的超光谱图像波段选择搜索算法

• 作者: 周爽 张钧萍 苏宝库
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超光谱图像 特征选择 最速上升搜索算法
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3501-3503
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.11.091

摘要

超光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,给图像的进一步解译带来困难.结合超光谱图像波段选择的具体应用,根据波段之间的相关性将整个波段划分为几个子波段,采用最速上升的特征选择搜索算法在各子波段中快速提取最优波段.为了验证本算法的有效性,分别选取JM距离、BH距离以及类内类间离散度作为评价准则,针对一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行分类实验,并将该方法与传统的SFFS算法进行对比.实验结果表明所采用的算法用于特征选择具有搜索能力强、分类精度高的特点,完全可以替代传统的SFFS算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏宝库	哈尔滨工业大学航天学院	119	1431	19.0	30.0
2	周爽	哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院	3	36	2.0	3.0
6	张钧萍	哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院	25	316	11.0	17.0