面向分类应用的高光谱谱段选择方法

• 作者: 丁丽霞 武刚 王雅超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 谱段选择 K均值聚类 高光谱数据分类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1508-0074

摘要

高光谱数据在物质分类识别领域得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题,严重影响分类精度及应用.针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于波段聚类及监督分类的遗传算法,对高光谱数据进行波段选择:采用K均值聚类算法对波段数据进行聚类分析,构造波段子集合;利用分类器族分类精度构造适应度函数,采用遗传算法对波段子集合进行优化选择.最后用阔叶林高光谱数据对提出的算法进行对比实验,实验结果表明针对分类应用,提出的算法能够非常有效地选择高光谱谱段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武刚	北京林业大学信息学院	34	438	9.0	20.0
2	王雅超	北京林业大学信息学院	7	51	4.0	7.0
3	丁丽霞	浙江农林大学环境与资源学院	7	12	2.0	3.0