基于K-L散度与光谱可分性距离的波段选择算法

发布时间：2018-01-08 19:22

  本文关键词：基于K-L散度与光谱可分性距离的波段选择算法　出处：《应用光学》2014年01期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 高光谱成像 波段选择 K-L散度 光谱可分性 光谱角制图

【摘要】：波段选择是高光谱降维的常用手段,文中从波段选择应遵循的3个原则出发设计了一种基于信息散度与光谱可分性距离的波段选择算法。将高光谱数据中每个波段的光谱分量看作一个一维向量,使用K-L散度表示其相互之间的信息量,选出信息量大且相似性最小的波段组合;根据每个波段中不同地物光谱可分性距离的计算,得到可分性较大的波段组合;将两组波段组合取交集,即得到最优组合波段。为了验证算法的有效性,将选出的最佳3个波段进行伪彩色合成,对其进行光谱角制图分类,分类精度达到92.2%,Kappa系数为0.88.
[Abstract]:The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector . The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as one - dimensional vector .

【作者单位】： 军械工程学院;解放军73101部队;
【分类号】：TN911.73
【正文快照】： 引言在经历了全色成像、彩色摄影、多光谱扫描成像阶段后,20世纪80年代出现了成像光谱的概念。高光谱成像是利用连续的窄小波段获取目标有关信息的技术,高光谱数据将传统的图像维和光谱维信息融为一体,在获取目标空间图像的同时,得到每个图像单元对应的光谱信息,这样,在基于空

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1398389