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基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法
被引量：
5
1
作者
李士进
常纯
+1 位作者
余宇峰
王亚明
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期372-378,共7页
由于高光谱数据具有波段多,数据量大等特点,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法,该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集,在此基础上使用这些波段...
由于高光谱数据具有波段多,数据量大等特点,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法,该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集,在此基础上使用这些波段子集训练若干个基分类器,进而利用改进的基于相同错误差异性度量的分类器选择方法选出部分较优分类器,实现波段选择的目的;最终通过局部精度分析的动态分类器选择实现多分类器组合决策。在公共测试数据集上的实验结果表明:与以往直接选择最优波段子集方法相比,提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段,明显提高了分类正确率。
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关键词
高光谱遥感
模式分类
波段选择
多分类器组合
错误多样性度量
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职称材料
题名
基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法
被引量：
5
1
作者
李士进
常纯
余宇峰
王亚明
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期372-378,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170200)
文摘
由于高光谱数据具有波段多,数据量大等特点,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法,该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集,在此基础上使用这些波段子集训练若干个基分类器,进而利用改进的基于相同错误差异性度量的分类器选择方法选出部分较优分类器,实现波段选择的目的;最终通过局部精度分析的动态分类器选择实现多分类器组合决策。在公共测试数据集上的实验结果表明:与以往直接选择最优波段子集方法相比,提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段,明显提高了分类正确率。
关键词
高光谱遥感
模式分类
波段选择
多分类器组合
错误多样性度量
Keywords
hyperspectral remote sensing
pattern classification
band selection
multiple classifiers combination
error diversity
dimension reduction
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法
李士进
常纯
余宇峰
王亚明
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014
5
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参考文献
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