高光譜遙感圖像波段選擇算法研究.pdf

1、高光譜遙感是近年來發(fā)展起來的具有高光譜分辨率的遙感科學(xué)和技術(shù)，對地物的分辨識別能力非常高，但由于其高分辨率也對數(shù)據(jù)處理帶來了一系列的挑戰(zhàn)，主要是數(shù)據(jù)量大，冗余信息多，某些波段噪聲含量大，這對數(shù)據(jù)處理的效率和精度造成一定的影響。本文針對高光譜遙感的一系列問題，對不改變波段物理意義又能達(dá)到縮小數(shù)據(jù)源的波段選擇算法展開了研究。
　　波段選擇算法主要分為監(jiān)督和非監(jiān)督兩類，對于一般無先驗(yàn)知識的非監(jiān)督的波段選擇算法來說，信息量大，獨(dú)立性好是選

2、擇波段的主要原則。在眾多波段選擇算法中，線性預(yù)測波段選擇算法是相對來說原理明確、效率高、結(jié)果有效的算法。但經(jīng)分析，該算法還存在一系列的缺點(diǎn)，造成波段選擇的結(jié)果非最優(yōu)，效率也有待提高。
　　針對原線性預(yù)測波段選擇算法的三個(gè)主要問題，本文進(jìn)行了比較徹底的改進(jìn)。第一是噪聲波段的去除算法，提出了通過計(jì)算圖像小波域的熵，估計(jì)出波段圖像的噪聲并將噪聲較大的波段去除的思路;第二是初始波段選擇算法的改進(jìn)，用偏度峰度、互信息、K-L散度衡量波段的信

3、息量大小，同時(shí)用信息量和獨(dú)立性兩個(gè)準(zhǔn)則來選出初始波段，既考慮了波段的信息量，又提高了初始波段選擇的效率;第三是線性預(yù)測后續(xù)波段選擇的改進(jìn)，每次迭代都去除線性預(yù)測誤差最小的波段，這樣可以逐漸減少數(shù)據(jù)源，提高波段選擇的效率。
　　針對以上改進(jìn)思路，本文分別用高光譜圖像處理非常重要的分類和解混兩個(gè)應(yīng)用來對算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)中采用支持向量機(jī)、最近鄰算法進(jìn)行分類，用非負(fù)矩陣分解進(jìn)行解混，兩個(gè)實(shí)驗(yàn)都從精度和效率兩方面驗(yàn)證了改進(jìn)的線性預(yù)測