基于多态蚁群算法的高光谱遥感影像最优波段选择

• 作者: 丁小辉 张树清 李华朋
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱 降维 波段选择 蚁群算法 多态蚁群算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感与图像处理
• 页码范围: 275-284
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2016.2.0275

摘要

由于传统蚁群算法搜索空间大、算法时间复杂度高等,导致基于传统蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(ACA-BS)耗时长、算法效率低下、且易陷入局部最优.而多态蚁群算法能大大缩小算法的搜索空间,降低算法时间复杂度.因此,研究设计了基于多态蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(PACA-BS).从算法运行时间、波段子集的类别可分性及信息量、总体分类精度等方面对算法进行对比分析.用于实验的数据为Hyperion和AVIRIS高光谱影像.实验结果表明:PAC-A-BS的运行时间较ACA-BS大大减少;对Hyperion影像进行降维时,基于PACA-BS的运行时间约为ACA-BS的一半.两种算法获得的波段子集的类别可分性大小较为接近,但PACA-BS获得的波段子集的信息量和总体分类精度优于ACA-BS.研究表明PACA-BS是一种效率较高的高光谱波段选择算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张树清	中国科学院东北地理与农业生态研究所	126	3699	30.0	57.0
2	李华朋	中国科学院东北地理与农业生态研究所	16	88	5.0	9.0
3	丁小辉	中国科学院东北地理与农业生态研究所	8	44	5.0	6.0