| 基于萤火虫算法的高光谱遥感波段选择方法 |
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| 作者姓名： | 李茜楠 苏红军 |
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| 作者单位： | (河海大学地球科学与工程学院,江苏 南京210098) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41201341),测绘遥感信息工程国家重点实验室(武汉大学)开放基金(12R02),江苏省光谱成像与智能感知重点实验室(南京理工大学)开放基金项目(11301006)资助。 |
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| 摘 要： | 高光谱图像在遥感领域中的应用越来越广泛,但由于自身的高数据维、波段间的高冗余度等特性给图像处理带来了一定困难,针对这个问题,提出一种基于类间可分性准则的改进萤火虫仿生算法,进行高光谱遥感波段选择。在分析萤火虫算法机理的基础上,阐述了利用该算法进行高光谱波段选择的思路,并构造波段相似性矩阵,选择欧氏距离、JM距离、光谱信息散度和离散度作为可分性准则来设置目标函数,根据目标函数值的优劣选择优势波段。最后,使用HYDICE Washington DC Mall和 HyMap Purdue Campus两个高光谱遥感影像数据进行实验验证,并利用支持向量机分类器对最佳波段组合进行精度评价,证明该算法的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 高光谱影像 萤火虫算法 波段选择 距离函数 图像分类 |
| 收稿时间： | 2013-09-27 |
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