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地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法
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作者 袁博 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第12期3524-3532,共9页
针对非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)在高光谱波段选择中存在的初始种群随机性强、全局收敛性与局部多样性不平衡、局部搜索效率低的问题,提出一种地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法(INSGA-Ⅲ)。首先,融合拉丁超立方采... 针对非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)在高光谱波段选择中存在的初始种群随机性强、全局收敛性与局部多样性不平衡、局部搜索效率低的问题,提出一种地物分类驱动的多目标高光谱波段选择NSGA-Ⅲ改进算法(INSGA-Ⅲ)。首先,融合拉丁超立方采样(LHS)与参考点引导机制,生成兼顾搜索空间覆盖性与目标空间聚焦性的高质量初始种群;其次,设计基于自适应旋转森林(ARF)的分类精度驱动项与基于皮尔逊相关系数的波段相关性惩罚项,构建多目标适应度函数,平衡全局探索与局部开发能力;最后,引入粒子群优化(PSO)的协同搜索机制,提升局部搜索效率。实验基于Indian Pines(农业场景)、Pavia University(城市地物)、Salinas(植被监测)及Botswana(矿物识别)四类高光谱数据集,选取广泛应用的顺序前向选择(SFS)、竞争性自适应重加权采样(CARS)、多目标粒子群优化(MOPSO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)及原始NSGA-Ⅲ算法作为基准算法,验证INSGA-Ⅲ算法的普适优势。实验结果表明,在波段选择性能方面,INSGA-Ⅲ的信息熵与波段相关性指标相较于全部基准算法的均值,信息熵指标提升8.5%,波段相关性指标降低9.7%(冗余度减少)(p<0.01);在SVM分类任务中,INSGA-Ⅲ的OA与Kappa系数分别领先全部基准算法的均值10.3%与11.6%(p<0.01);算法效率方面,INSGA-Ⅲ达到90%帕累托前沿近似度的迭代次数较NSGA-Ⅲ减少32%,且在添加25%高斯噪声的数据中(10次重复实验),分类精度波动范围(标准差±1.23%)显著低于基准算法均值(±4.2%)。该算法通过平衡信息量、冗余度与分类精度目标,可为农业作物监测、城市地物分类及矿区矿物识别等任务提供高效、鲁棒的波段选择方案,显著降低高光谱数据处理的维度与成本。 展开更多
关键词 非支配排序遗传算法Ⅲ 多目标高光谱波段选择 拉丁超立方采样 自适应旋转森林算法 粒子群优化
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面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法
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作者 王贝贝 刘凯新 陈平 《应用光学》 北大核心 2025年第2期336-342,共7页
随着伪装技术的不断进步,伪装目标与背景的光谱相似度越来越高,给识别任务带来了挑战。现有的波段选择方法大多关注波段的信息量或图像整体可分性,难以选择出能够有效区分相似光谱的特征波段组合。为此,提出了一种面向伪装目标识别的高... 随着伪装技术的不断进步,伪装目标与背景的光谱相似度越来越高,给识别任务带来了挑战。现有的波段选择方法大多关注波段的信息量或图像整体可分性,难以选择出能够有效区分相似光谱的特征波段组合。为此,提出了一种面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法,通过构建光谱差异度指数模型,定量描述各波段中伪装目标与相似背景的光谱差异度,进而指导特征波段选择。模型首先引入光谱梯度角来挖掘光谱的局部形态特征;然后通过Fréchet距离度量光谱之间的幅值差异,并对其进行归一化以消除尺度变化的影响;最后结合皮尔逊相关系数强化光谱差异性和波段独立性。在伪装车辆数据集以及San Diego停机场公共数据集上的实验结果表明,该方法在伪装目标识别任务中的效果优于对比方法。 展开更多
关键词 光谱图像 波段选择 光谱差异度指数模型 伪装目标
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面向地物分类的高光谱视觉显著性波段选择方法研究
3
作者 杨桄 胡昊文 +4 位作者 金椿柏 任春颖 王龙光 王琪 刘文婧 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第10期2950-2959,共10页
遥感图像波段选择是遥感数据应用的前提,它帮助人们对遥感图像进行可视化分析和解译,并且能够增强图像的质量,体现地表不同地物之间的差异性,为目标识别、图像分类、变化检测提供数据基础。但是,高光谱图像波段数目众多,即光谱维度高的... 遥感图像波段选择是遥感数据应用的前提,它帮助人们对遥感图像进行可视化分析和解译,并且能够增强图像的质量,体现地表不同地物之间的差异性,为目标识别、图像分类、变化检测提供数据基础。但是,高光谱图像波段数目众多,即光谱维度高的特性给高光谱图像波段组合带来了巨大问题与挑战。所以,对高光谱数据进行降维处理是必要的。波段选择研究中,为了保持原始波段的光谱特性不变,特征(波段)选择方法是最合理的降维方法。在原始数据集合中选择特定波段构成波段子集,随后进行波段组合研究。本文设计了一种改进近邻子空间划分(IASP)的方法,构建了基于视觉显著性的波段选择模型在模型中通过对比各个典型显著性检测算法的效果,最终选择HC(histogram-based Contrast)显著性算法选择显著波段,并设计对比实验,利用珠海一号高光谱卫星数据,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 光谱图像 视觉显著性 波段选择 波段组合 最佳指数因子
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基于特征波段选择的冬小麦叶面积指数高光谱遥感估测模型研究 被引量:4
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作者 樊泽华 郭建彪 +6 位作者 孙清博 刘翠平 张士宇 张潇斌 熊淑萍 马新明 冯晔 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1206-1214,共9页
为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞... 为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和随机蛙跳(random frog, RF)三种特征波段选择方法进行偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)高光谱估测模型构建。结果表明,一阶导数预处理在简化波段数量和提升模型精度上具有较好作用。经过与全波段数据及六种组合内部建模预测精度对比,RF在简化波段方面效果最好,FD-RF组合筛选波段数量为6个,建模的R^(2)和RMSE分别达到0.850和0.730,预测的R^(2)和RMSE分别为0.704和1.005;FD-CARS组合达到了最佳建模精度,R^(2)和RMSE分别为0.876和0.641;FD-UVE组合达到了最佳预测精度,R^(2)和RMSE分别为0.755和0.672。这说明基于特征波段选择可以进行冬小麦叶面积指数高光谱遥感模型建立与有效估测。 展开更多
关键词 冬小麦 光谱遥感 叶面积指数 特征波段选择 估测模型
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面向目标探测的高光谱图像层次聚类波段选择 被引量:12
5
作者 何元磊 刘代志 +1 位作者 易世华 黄世奇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期825-830,共6页
针对高光谱图像波段间的相关性高、信息冗余大从而影响目标探测的问题,提出层次聚类波段选择(HC-BBS)。首先以ROC曲线线下面积(AUC)为指标确定最佳聚类个数,然后对原始波段凝聚聚类,再在聚类后的每类波段中选择最能代表该类的波段组成... 针对高光谱图像波段间的相关性高、信息冗余大从而影响目标探测的问题,提出层次聚类波段选择(HC-BBS)。首先以ROC曲线线下面积(AUC)为指标确定最佳聚类个数,然后对原始波段凝聚聚类,再在聚类后的每类波段中选择最能代表该类的波段组成最终的波段子集,保证了目标探测算子获得最佳的探测效果。对AVIR IS获取的2幅真实高光谱图像进行了实验,结果表明,HC-BBS优于另外2种波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的9%和3%,目标探测算子ACE和AMF的探测率较全波段分别提高了30%和15%。 展开更多
关键词 光谱图像 波段选择 目标探测 层次聚类 ROC曲线线下面积
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云南墨江矿区周边山地农田土壤重金属的高光谱反演 被引量:3
6
作者 田安红 李智缘 +1 位作者 付承彪 朱大明 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期191-200,F0003,共11页
为探究矿区周边山地农田土壤重金属的污染状况,实现在复合污染情境下山地农田土壤中多种重金属含量的高效反演。以云南省墨江县某金矿附近的农田区域为例,获取121个土壤样品实验室高光谱数据和重金属砷(As)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)的... 为探究矿区周边山地农田土壤重金属的污染状况,实现在复合污染情境下山地农田土壤中多种重金属含量的高效反演。以云南省墨江县某金矿附近的农田区域为例,获取121个土壤样品实验室高光谱数据和重金属砷(As)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)的含量数据,构建高精度的高光谱反演模型,实现对不同重金属含量的定量反演。结果表明:1)内梅罗污染指数法显示研究区土壤处于重度污染状态,潜在生态风险指数法显示该区域处于中等生态风险水平。2)一阶微分、二阶微分、标准正态变量以及倒数的对数能有效增强光谱响应,竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的高效波段筛选能力结合迭代保留信息变量(iteratively retains informative variables,IRIV)算法的变量精炼优势,能够实现在土壤重金属反演中的敏感波段选择,该方法在特征波段数量、计算运行时间和模型反演精度方面都比单独的CARS和IRIV方法更有效。3)对比发现反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)在As反演中取得最佳反演精度,支持向量机(support vector machine,SVM)为Cr、Cu和Ni的最优反演模型,As、Cr、Cu、Ni最优反演模型的R^(2)分别为0.90、0.93、0.67、0.94,均方根误差(root mean squared error of external validation,RMSE)分别为87.33、142.63、2.63、70.31 mg/kg,相对分析误差(relative percent difference,RPD)分别为3.25、3.84、1.74、4.17。4)重金属的空间分布结果显示,高值区域主要集中在研究区的上下部分,而低值区域则主要分布在边缘,整体呈现从中心向四周逐渐降低的趋势。该研究可为监测矿区附近农田土壤重金属复合污染状况提供参考依据。 展开更多
关键词 光谱 反演 机器学习 土壤重金属 IRIV算法 特征波段选择
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基于最大信息量的高光谱遥感图像无监督波段选择方法 被引量:32
7
作者 刘雪松 葛亮 +1 位作者 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期166-170,176,共6页
提出一种基于最大信息量的高光谱遥感图像无监督波段选择方法.该方法以在所选择的波段中保留原数据中所包含的最大信息量为目标,并采用逐个移除波段的方式来实现.算法使用K-L散度来定量表示信息量的大小,并通过信息量在整个数据集中的... 提出一种基于最大信息量的高光谱遥感图像无监督波段选择方法.该方法以在所选择的波段中保留原数据中所包含的最大信息量为目标,并采用逐个移除波段的方式来实现.算法使用K-L散度来定量表示信息量的大小,并通过信息量在整个数据集中的分布情况来决定所移除的波段.与传统方法相比,具有物理意义明确、计算过程简单的优点,同时还能够完全自动地完成任务,实现无监督的波段选择. 展开更多
关键词 光谱遥感图像 波段选择 信息量 K-L散度 分类
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利用独立成分分析的高光谱图像波段选择方法 被引量:11
8
作者 何元磊 刘代志 +1 位作者 王静荔 易世华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期818-824,共7页
提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法。首先进行"虚拟维"(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分;再根据波段对重... 提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法。首先进行"虚拟维"(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分;再根据波段对重要独立成分的平均贡献量对波段排序;最后使用光谱相似性度量去除排序后的冗余波段,保证了最终波段子集含有较多的目标信息。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标探测实验,结果表明,文中方法优于另外两种基于二阶统计特性的波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的12%和3%,目标探测算子自适应余弦估计(ACE)和自适应匹配滤波(AMF)其上的探测率较全波段分别提高了30%和15%。 展开更多
关键词 波段选择 光谱图像 目标探测 独立成分分析 虚拟维
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高光谱影像波段选择算法研究 被引量:39
9
作者 苏红军 杜培军 盛业华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期1093-1096,共4页
基于高光谱影像数据的特点,分析了高光谱数据的降维方法。着重探讨了波段选择的若干算法:熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数和最优波段指数等算法。分析了各种算法的有效性、局限性和计算复杂度,并... 基于高光谱影像数据的特点,分析了高光谱数据的降维方法。着重探讨了波段选择的若干算法:熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数和最优波段指数等算法。分析了各种算法的有效性、局限性和计算复杂度,并针对波段指数的不足,设计了最优波段指数(OBI)波段选择新算法。最后通过具体的试验,验证了各种算法的性能。 展开更多
关键词 光谱影像 波段选择 特征提取与选择
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高光谱图像融合最佳波段选择方法 被引量:20
10
作者 郭雷 常威威 付朝阳 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期374-379,共6页
针对高光谱图像高数据维给图像处理带来的困难和影响,本文构造了高光谱图像融合的最佳波段选择新模型—联合偏度-峰度指数(Joint Skewness-Kurtosis figure,JSKF)模型,利用JSKF指数进行自适应子空间的分解和波段选择,降低高光谱数据维数... 针对高光谱图像高数据维给图像处理带来的困难和影响,本文构造了高光谱图像融合的最佳波段选择新模型—联合偏度-峰度指数(Joint Skewness-Kurtosis figure,JSKF)模型,利用JSKF指数进行自适应子空间的分解和波段选择,降低高光谱数据维数;并将选择出的最佳波段组合进行了融合,实验结果表明,该方法所选择的波段信息差异较大、互补特征明显,融合后图像包含的信息量丰富,效果优于传统的自适应波段选择方法和主成分分析累计贡献率方法。 展开更多
关键词 光谱图像 波段选择 融合 偏度 峰度
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森林树种高光谱波段的选择 被引量:37
11
作者 刘秀英 林辉 +3 位作者 熊建利 熊育久 孙华 莫登奎 《遥感信息》 CSCD 2005年第4期41-44,64,共5页
高光谱是遥感技术发展的一个重要方向,也是地物识别的重要手段。本研究利用地物光谱仪对杉木、雪松、小叶樟树和桂花树4个树种进行高光谱数据测量,探索不同树种在不同波段上的识别能力。研究采用了逐步判别分析法和分层聚类法对实验数... 高光谱是遥感技术发展的一个重要方向,也是地物识别的重要手段。本研究利用地物光谱仪对杉木、雪松、小叶樟树和桂花树4个树种进行高光谱数据测量,探索不同树种在不同波段上的识别能力。研究采用了逐步判别分析法和分层聚类法对实验数据进行数据分析。结果表明:逐步判别分析法选择的波段主要位于红、绿、蓝、和近红外区;分层聚类法选择的波段除了红、绿、蓝、和近红外波段外,还增加了蓝-绿边缘、绿-红边缘和红边区的波段。所选择的波段比原始波段在树种识别时具有更高的精度,最高识别精度达96.77%;边缘区波段对树种的识别有重要作用;用对数-微分变换处理较其他方法处理对树种识别有更好的效果。 展开更多
关键词 光谱遥感 逐步判别分析 分层聚类 波段选择 识别精度
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基于波段聚类的高光谱图像波段选择 被引量:12
12
作者 葛亮 王斌 张立明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1447-1454,共8页
为使无监督的波段选择能够更好地保留高光谱图像的信息,提出一种基于波段聚类的高光谱图像无监督波段选择方法.首先,计算高光谱图像各波段间的互信息,以此衡量各波段间的相关程度;然后,根据各波段间的互信息,对波段集合进行聚类;通过迭... 为使无监督的波段选择能够更好地保留高光谱图像的信息,提出一种基于波段聚类的高光谱图像无监督波段选择方法.首先,计算高光谱图像各波段间的互信息,以此衡量各波段间的相关程度;然后,根据各波段间的互信息,对波段集合进行聚类;通过迭代使得各波段分组自动地聚集在信息量较大且具有代表性的波段周围,直到各聚类中心不再变化,则聚类结束.通过波段聚类过程保证了冗余波段的去除和有用信息的保留,最后,以各聚类中心波段作为所选的波段组合.实验结果证明,与传统方法相比,使用文中的方法选择波段,能够更有效地保留光谱信息,得到更高的分类精度. 展开更多
关键词 光谱遥感图像 波段选择 波段聚类
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高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究 被引量:66
13
作者 刘建平 赵英时 孙淑玲 《遥感信息》 CSCD 2001年第1期7-13,共7页
分析了多光谱遥感数据最佳波段选择的信息量诸方法的内在联系 ,说明了信息量方法用于高光谱遥感数据最佳波段选择的局限性 ,提出了基于类间可分性的最佳波段选择原则和方法。通过试验 ,说明了各种处理方法的有效性。
关键词 光谱遥感数据 最佳波段选择 信息量 可分性 遥感图像
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一种新的高光谱图像波段选择方法 被引量:11
14
作者 何元磊 刘代志 易世华 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期122-126,共5页
提出了一种新的高光谱图像波段选择方法——波段最大筛选法(Maximum Band Screening,MBS),它将每个波段的像元光谱分量看成一条波段向量,利用光谱相似性度量比较波段与已选波段的不相似性,从而从原始波段中选择信息量既大、又有区别性... 提出了一种新的高光谱图像波段选择方法——波段最大筛选法(Maximum Band Screening,MBS),它将每个波段的像元光谱分量看成一条波段向量,利用光谱相似性度量比较波段与已选波段的不相似性,从而从原始波段中选择信息量既大、又有区别性的波段。为了验证MBS的有效性,将其用于高光谱图像异常探测,设计了异常探测算法。该算法首先从高光谱图像中提取异常目标光谱,噪声白化后,进行MBS波段选择,最后将选出的波段用于自适应余弦估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)目标探测。采用AVIRIS高光谱图像将MBS与另外两种波段选择算法进行比较分析,实验结果表明,在MBS选出的仅占全部波段8%的波段上,ACE算子具有较高的探测性能。 展开更多
关键词 波段选择 光谱 波段最大筛选法(MBS) 光谱相似性度量 异常探测
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基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择 被引量:10
15
作者 王立国 赵亮 刘丹凤 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期82-88,共7页
为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为... 为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为适应度函数在各子空间进行邻域搜索,不断更新至收敛为止,从而获得最优波段组合.最后,利用AVIRIS数据和ROSIS数据对提出的算法与基于蚁群,粒子群,拟态物理学算法的波段选择方法进行实验.仿真结果表明:基于人工蜂群算法的波段选择能够在保证良好收敛性的同时,大大降低计算花费,所获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度. 展开更多
关键词 光谱遥感 波段选择 人工蜂群算法 分类
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一种改进的高光谱图像波段选择方法 被引量:8
16
作者 任晓东 雷武虎 +1 位作者 谷雨 赵青松 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第B11期162-165,168,共5页
根据高光谱波段选择的基本准则,将子空间划分、基于矩阵模式的高光谱波段选择方法(BSMM)、波段指数(OIF)三者相结合,提出了一种新的波段选择方法 ABO。该方法首先根据各波段之间的相关性进行子空间划分;然后,在全波段范围内利用基于矩... 根据高光谱波段选择的基本准则,将子空间划分、基于矩阵模式的高光谱波段选择方法(BSMM)、波段指数(OIF)三者相结合,提出了一种新的波段选择方法 ABO。该方法首先根据各波段之间的相关性进行子空间划分;然后,在全波段范围内利用基于矩阵模式的高光谱波段选择方法得到单一量化指标W,选出各子空间中量化指标W取最大值所对应的波段;其次,针对已选波段计算任意3个波段的波段指数(OIF),波段指数最大值所对应的3个波段即为所选波段;最后,利用AVIRIS真实高光谱数据进行仿真实验,对所选3个波段进行RGB合成与HSV变换以及RX异常检测,通过与以往波段选择方法进行对比验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光谱 波段选择 相关系数 子空间
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基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择 被引量:8
17
作者 葛亮 王斌 张立明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1844-1852,共9页
波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类... 波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类的重要程度,最后分析候选波段的相关度,获得最终选择波段.实验结果表明,与其他现有波段选择方法相比,该方法在选取相同波段数的情况下可取得较高的分类精度,同时由于避免了特征子集搜索和大矩阵特征值分解的运算,运算速度更快. 展开更多
关键词 光谱图像 波段选择 偏最小二乘法 图像分类
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非线性变换和信息相邻相关的高光谱自适应波段选择 被引量:11
18
作者 张爱武 杜楠 +1 位作者 康孝岩 郭超凡 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期213-221,共9页
通过非线性函数变换改进后的谱间Pearson相关分析可同时获取高光谱影像光谱间的综合相关系数(r_(cl))、相关类型和统计显著性水平;研究发现,非线性是高光谱影像的谱间相关性的主要类型。基于相关系数的波段相邻相关系数(r_(ac))在自适... 通过非线性函数变换改进后的谱间Pearson相关分析可同时获取高光谱影像光谱间的综合相关系数(r_(cl))、相关类型和统计显著性水平;研究发现,非线性是高光谱影像的谱间相关性的主要类型。基于相关系数的波段相邻相关系数(r_(ac))在自适应波段选择算法(ABS)中是为了表达波段的独立性,然而发现ABS算法中rac并不能有效表达波段独立性。鉴于此,提出了一种信息相邻相关系数(r_(iac))和基于此指数改进的自适应波段选择算法(MABS)。使用公共数据和实验室采集数据,对ABS、基于线性相关系数(r_l)的MABS(r_l)和基于r_(cl)的MABS(r_(cl))等三种算法进行实验。结果表明:在波谱范围和算法有效性及精度方面,MABS均优于ABS;MABS较好地兼顾了大信息量和强独立性原则,其波段选择结果的光谱范围明显大于ABS;MABS(r_(cl))的光谱范围略大于MABS(r_l);三种算法的总体分类精度(OA)和Kappa系数的大小顺序均为:MABS(r_(cl))>MABS(r_l)>ABS。 展开更多
关键词 非线性相关 谱间相关系数 信息相邻相关 波段选择 光谱图像
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基于矩阵模式的高光谱波段选择方法 被引量:6
19
作者 于绍慧 张玉钧 +2 位作者 赵南京 肖雪 王欢博 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期71-75,共5页
去除冗余信息,进行特征提取是当前高光谱数据处理的一个重要课题。本文根据波段选择的基本准则,结合离散系数和相关系数对高光谱影像空间维和光谱维的可分性及相关性进行分析,提出了基于矩阵模式的高光谱波段选择方法-BSMM,并且定义了... 去除冗余信息,进行特征提取是当前高光谱数据处理的一个重要课题。本文根据波段选择的基本准则,结合离散系数和相关系数对高光谱影像空间维和光谱维的可分性及相关性进行分析,提出了基于矩阵模式的高光谱波段选择方法-BSMM,并且定义了一个矩阵因子。在计算空间信息量时比较了标准差和离散系数的量化结果,除此之外,采用区间映射有效地消除了离散系数和相关系数变换区间不一致的情况。最后利用AVIRIS高光谱数据,通过与最佳指数因子的比较验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 离散系数 相关系数 光谱数据 波段选择
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一种基于多粒子群协同进化的高光谱图像波段选择与分类方法 被引量:5
20
作者 任越美 李垒 +2 位作者 张艳宁 魏巍 李映 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第12期283-287,共5页
针对高光谱图像分类过程中数据波段多以及信息冗余量大引起的处理速度慢及Hughes现象等问题,提出了一种基于多粒子协同进化算法进行高光谱图像自动波段选择与分类的方法:使用多粒子群协同进化算法搜索特征子集,对粒子群优化算法进行改进... 针对高光谱图像分类过程中数据波段多以及信息冗余量大引起的处理速度慢及Hughes现象等问题,提出了一种基于多粒子协同进化算法进行高光谱图像自动波段选择与分类的方法:使用多粒子群协同进化算法搜索特征子集,对粒子群优化算法进行改进,定义新的位置和速度的更新策略,并以支持向量机为分类器,同时对特征子集和SVM核函数参数进行优化。在协同搜索过程中,引入遗传算法改善粒子群优化的"早熟"收敛问题,构建了一种新的MPSO-SVM(Multiple particle swarm optimization-SVM)分类模型。对高光谱遥感图像的实验结果表明:MPSO-SVM方法不仅能有效地压缩光谱的特征维数,得到最佳的波段组合,还能得到最优的SVM参数,达到较好的分类效果,提高分类精度。 展开更多
关键词 光谱图像 波段选择 粒子群优化 协同优化 支持向量机
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