基于人工蜂群算法的高光谱图像分类无监督波段选择

作者: Fuding Xie,Fangfei Li,Cunkuan Lei,Jun Yang,Yong Zhang
机构: 辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁师范大学计算机科学学院
发布年份: 2018年
更新时间: 2025-04-03 11:19:52
关键词: 高光谱图像,波段选择,ABC算法,子空间分解,降维
摘要:

高光谱图像(HSI)具有数百个窄且相邻的光谱波段,提供了丰富的信息以区分各种地表覆盖类型。然而,这些光谱波段通常包含大量冗余信息,导致Hughes现象和计算时间的增加。作为一种流行的降维技术,波段/特征选择对于HSI分类是不可或缺的。基于改进的子空间分解(ISD)和人工蜂群(ABC)算法,本文提出了一种称为ISD-ABC的波段选择技术,以解决HSI分类中的降维问题。通过计算相邻波段之间的相关系数并使用HSI光谱曲线的可视化结果实现子空间分解。首次应用人工蜂群算法在ISD和最大熵(ME)的指导下优化所选波段的组合。使用所选波段子集,采用五折交叉验证的支持向量机(SVM)进行HSI分类。为了评估所提方法的有效性,在两个AVIRIS数据集(Indian Pines和Salinas)和一个ROSIS数据集(Pavia University)上进行了实验。通过总体精度(OA)、平均精度(AA)和kappa系数(KC)三个指标评估分类结果。实验结果成功表明,所提方法与其他六种最先进的波段选择技术相比,提供了良好的分类精度。

结论:
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实验方法及产品解析:
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