基于共形几何代数的高光谱遥感波段选择方法

发布时间：2018-09-08 10:15

【摘要】：针对高光谱遥感数据具有的高维特征、海量数据、信息丰富、非结构化等特点导致的维数灾难问题,将共形几何代数引入到高光谱遥感影像波段选择研究。基于高光谱影像数据在高维空间分布的几何特征,利用内积、外积和几何积,结合MEAC和JM等信息测度,设计了高光谱遥感影像的新型特征提取算子,可以实现更简洁、快速、鲁棒的高光谱遥感波段选择。实验利用HYDICE和AVIRIS等高光谱遥感数据对算法的性能进行了评价,结果表明:所提出的新方法能更有效地选择最佳波段,与已有波段选择算法相比,在运行效率、分类精度等方面具有明显的优势。
[Abstract]:In order to solve the problem of dimensionality disaster caused by the characteristics of hyperspectral remote sensing data such as high dimension, massive data, abundant information, unstructured and so on, conformal geometric algebra is introduced into the study of band selection of hyperspectral remote sensing images. Based on the geometric characteristics of hyperspectral image data distribution in high-dimensional space, a new feature extraction operator for hyperspectral remote sensing image is designed by using inner product, external product and geometric product, combined with information measures such as MEAC and JM, which can be realized more succinctly and quickly. Robust hyperspectral remote sensing band selection. The performance of the proposed algorithm is evaluated by using hyperspectral remote sensing data such as HYDICE and AVIRIS. The results show that the proposed new method can select the best band more effectively and is more efficient than the existing band selection algorithm. Classification accuracy and other aspects have obvious advantages.
【作者单位】： 河海大学地球科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41201341、41571325) 江苏高校优势学科建设工程项目
【分类号】：TP751

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本文编号：2230224