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题名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：10
- 1
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作者
张爱武
杜楠
康孝岩
郭超凡
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机构
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期213-221,共9页
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基金
国家自然科学基金(41571369)
教育部博士点基金(20131108110005)
北京市长城学者(20150323)
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文摘
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。
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关键词
非线性相关
谱间相关系数
信息相邻相关
波段选择
高光谱图像
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Keywords
nonlinear correlation
spectral correlation coefficient
information adjacency correlation
band selection
hyperspectral imagery
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响
被引量：1
- 2
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作者
张爱武
李陶
李含伦
段乙好
孟宪刚
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机构
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期54-61,共8页
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基金
国家科技支撑计划(N2012BAH31B01)
北京市自然科学基金重点项目(B类)(KZ201310028035)
+1 种基金
教育部博士点基金(20131108110005)
北京市长城学者(CIT&TCD20150323)资助项目
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文摘
将纹理特征与波形特征用于LiDAR数据分类,进行了纹理特征与波形特征的最佳组合方案研究。首先将LiDAR全波形数据的高程、波宽、振幅和回波次数等波形特征信息转化为波形特征图像;然后利用灰度直方图和灰度共生矩阵(GLCM)提取多种纹理特征,并与波形特征图像叠加构成多维特征图像;最后讨论纹理特征与波形特征组合对分类的影响,并确定最佳组合方案,探讨不同分类器对纹理与波形特征组合的适应性。实验结果表明,某些纹理特征能够提高分类精度,但不是分类特征越多越好,只有最佳组合才能充分利用纹理和波形特征,提高分类精度。
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关键词
LIDAR
波形特征图像
纹理
分类
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Keywords
LiDAR, waveform feature image, texture, classification
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名p值统计量建模独立性的高光谱波段选择方法
被引量：2
- 3
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作者
张爱武
康孝岩
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机构
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期390-398,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(41571369)
国家重点研发计划项目(2016YFB0502500)
青海省科技计划项目(2016-NK-138)
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文摘
近年来,p值统计量的使用规范引起了统计学界的极大关注和集中讨论,广泛认为,p值统计量可表达观测数据与备择假设之间的不相容程度。为探究高光谱图像波段的相关分析p值与其样本独立性的联系,进行了演绎推理和实例验证,研究表明,与相关系数r统计量相比,相关分析p统计量可直接表达波段样本的独立性,且p值矩阵具有高水平的自稀疏性,便于建模和计算。进而,对相关性p值矩阵进行直方图频数统计,提出一种基于p值的高光谱自适应波段选择方法 p SMBS。选取典型数据进行了监督分类实验,结果表明,在Kappa系数、总体精度(OA)和平均精度(AA)上,p SMBS均优于同类方法 ABS、Inf FS和LSFS。说明p SMBS在高光谱波段选择方面具有突出的有效性,这也佐证了相关性p值对波段独立性的强表征能力。
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关键词
p值统计量
波段独立性
自稀疏性
非监督波段选择
高光谱
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Keywords
p-value statistic
band independence
self-sparsity
unsupervised band selection
hyperspectral image
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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