基于改进遗传算法的高光谱图像波段选择

• 作者: 赵光恒 赵冬
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 波段选择 遗传算法 联合熵 Bhattacharyya距离
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 795-802
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5631字
• 语种: 中文

摘要

在对地观测领域,高光谱图像得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题.针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于信息量及类间可分离性准则的遗传算法对高光谱图像进行波段选择:构造波段互相关系数矩阵进行子空间划分;利用联合熵作为组合信息量的标准,Bhattacharyya距离作为类间可分离性标准,构造遗传算法的适应度方程,改进了遗传算法中的选择算子.最后用AVIRIS图像对提出的算法进行试验,并利用最大似然分类法对最优波段组合进行分类,总体分类精度达到94.24%,Kappa系数达到0.94.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵光恒	中国科学院光电研究院	23	210	10.0	13.0
2	赵冬	中国科学院光电研究院	17	227	9.0	15.0