一种改进的高光谱数据自适应波段选择方法

被引：17

作者：

杨金红 ^{[1
]}

尹球 ^{[2
]}

周宁 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国气象科学研究院

[2] 不详

[3] 中国科学院上海技术物理研究所

[4] 不详

来源：

遥感技术与应用 | 2007年 / 04期

关键词：

高光谱遥感数据; 自适应波段选择; 光谱可分性; 光谱角度制图法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751.1 [数字处理];

学科分类号：

摘要：

高光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这一问题,对自适应波段选择的降维方法进行了改进,不仅考虑了高光谱遥感图像波段的信息量和波段间的相关性,更重要的是考虑了各地物连续光谱间的可分性。光谱间的可分性距离越大,表明类间的可分性越大,地物越清晰。首先选出了能有效区分图像上任意两类别的理想波段子集,再根据波段子集中任意3波段的相关系数之和最小和它们的均方差最小两个指标,选出任意两类对间那些包含信息量大、相关性又小、谱间差异又大的3波段组合(且不唯一),最后对整幅影像选出的最佳3波段45、75、85合成的假彩色图像用光谱角度制图法(SAM)进行了分类,总体分类精度达到91.7%,K appa系数达到0.82。

引用

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页数：7

共 11 条

[1] 一种新的高光谱遥感图像降维方法 [J].