面向分类应用的高光谱谱段选择方法

发布时间：2018-04-27 10:37

  本文选题：遗传算法 + 谱段选择　； 参考：《计算机工程与应用》2017年05期

【摘要】：高光谱数据在物质分类识别领域得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题,严重影响分类精度及应用。针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于波段聚类及监督分类的遗传算法,对高光谱数据进行波段选择:采用K均值聚类算法对波段数据进行聚类分析,构造波段子集合;利用分类器族分类精度构造适应度函数,采用遗传算法对波段子集合进行优化选择。最后用阔叶林高光谱数据对提出的算法进行对比实验,实验结果表明针对分类应用,提出的算法能够非常有效地选择高光谱谱段。
[Abstract]:Hyperspectral data have been widely used in the field of material classification and recognition, but there are some problems such as large amount of data and high correlation between bands, which seriously affect the classification accuracy and application. In view of the above problems, the existing band selection methods are analyzed, and a genetic algorithm based on band clustering and supervised classification is proposed. The band selection of hyperspectral data is carried out. The K-means clustering algorithm is used to cluster the band data. The band subsets are constructed and the fitness function is constructed by using the classification accuracy of the classifier family. The genetic algorithm is used to optimize the selection of the band subsets. Finally, the hyperspectral data of broad-leaved forest are used to compare the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can select the hyperspectral spectrum effectively for classification applications.
【作者单位】： 北京林业大学信息学院;浙江农林大学环境与资源学院;
【分类号】：TP79

【参考文献】

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本文编号：1810388