高光谱遥感图像特征选择和提取方法的比较——基于试验区Barrax的HyMap数据

以西班牙Barrax地区的HyMap数据为例,利用K-L变换、波段指数、分段K-L变换、小波变换和可分性准则等常见的特征选择和提取方法,进行了特征提取和特征选择;然后,基于常用的监督分类法,通过各自的分类精度对各特征提取和特征选择法进行了比较和分析。实验结果表明使用可分性准则进行的特征选择时,基于波段指数、离散度平均值的分类精度相对较高;基于变换的特征选择中,K-L变换、分段K-L变换和小波变换的分类精度较高,三者基本上一致。而在监督分类方法的比较分析上,平行六面体法相对较差,最小距离法分类精度则相对较高,而最大似然法则比较稳定。