基于蚁群算法的高光谱影像波段选择

• 作者: 余旭初 刘冰 左溪冰 张鹏强 谭熊
• 来源期刊: 测绘科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱遥感影像 波段选择 蚁群算法 支持向量 机分类精度
• 年，卷（期）: chkxygc_2019,（3）
• 页码范围: 34-41
• 页数: 8页
• 分类号: TP751

摘要

针对高光谱影像数据量大、冗余度高、相关性强的特点,根据蚁群算法的生物学模型,设计了基于蚁群算法的波段选择方法。该方法在初始化参数的基础上,经过状态概率转移、信息素更新、迭代循环三个步骤,利用信息素的正反馈原理输出最优波段子集;在波段选择的基础上采用以径向基为核函数的支持向量机算法进行分类;利用IndianPines和PaviaUniversity两组影像进行分类实验。试验结果表明,与基于遗传算法的波段选择和基于粒子群算法的波段选择相比,该算法能有效提高影像的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余旭初	信息工程大学数据与目标工程学院	92	837	15.0	26.0
2	张鹏强	信息工程大学数据与目标工程学院	37	313	9.0	16.0
3	刘冰	信息工程大学数据与目标工程学院	19	29	3.0	5.0
4	谭熊	信息工程大学数据与目标工程学院	26	151	6.0	12.0
5	左溪冰	信息工程大学数据与目标工程学院	2	0	0.0	0.0