改進(jìn)的自適應(yīng)波段選擇算法研究及應(yīng)用.pdf

1、高光譜遙感圖像具有高維度、高分辨率和高數(shù)據(jù)量等特點(diǎn),所帶來(lái)的問(wèn)題是信息重疊率高、冗余信息較大、波段間相關(guān)性大以及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)等。因此,對(duì)于涵蓋了豐富的衛(wèi)星遙感成像信息的高光譜圖片,選擇最有價(jià)值的信息顯得尤其重要。在整個(gè)高光譜圖像處理過(guò)程中,波段選擇成為整個(gè)過(guò)程的重要環(huán)節(jié),也成為了后續(xù)處理的必要條件。
　　 本文在分析了現(xiàn)有的波段選擇算法的基礎(chǔ)上,對(duì)高光譜溢油圖像的波段選擇相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究,包括以下方面內(nèi)容:
　　

2、 (1)從信息論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)角度出發(fā),針對(duì)高光譜圖像信息量大的問(wèn)題,充分考慮各波段信息富集程度以及波段的相似性,根據(jù)遙感圖像分塊相似度較大的特性,采用改進(jìn)的分塊自適應(yīng)波段選擇算法與歐氏距離相結(jié)合的方法,選擇出信息量大且相關(guān)性弱的波段或波段了集。
　　 (2)從分類(lèi)角度出發(fā),要使得所要判斷的地物類(lèi)別在所選波段子集上可分性最強(qiáng)。因此采用k-means方法對(duì)已選波段或波段子集進(jìn)行粗分類(lèi),在充分考慮各類(lèi)地物的特性以及可分性基礎(chǔ)上,采用