本文關(guān)鍵詞：基于K-L散度與光譜可分性距離的波段選擇算法　出處：《應(yīng)用光學(xué)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 高光譜成像 波段選擇 K-L散度 光譜可分性 光譜角制圖

【摘要】：波段選擇是高光譜降維的常用手段,文中從波段選擇應(yīng)遵循的3個(gè)原則出發(fā)設(shè)計(jì)了一種基于信息散度與光譜可分性距離的波段選擇算法。將高光譜數(shù)據(jù)中每個(gè)波段的光譜分量看作一個(gè)一維向量,使用K-L散度表示其相互之間的信息量,選出信息量大且相似性最小的波段組合;根據(jù)每個(gè)波段中不同地物光譜可分性距離的計(jì)算,得到可分性較大的波段組合;將兩組波段組合取交集,即得到最優(yōu)組合波段。為了驗(yàn)證算法的有效性,將選出的最佳3個(gè)波段進(jìn)行偽彩色合成,對(duì)其進(jìn)行光譜角制圖分類,分類精度達(dá)到92.2%,Kappa系數(shù)為0.88.
[Abstract]:The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector . The spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as a one - dimensional vector , and the spectral components of each wavelength band in hyperspectral data are considered as one - dimensional vector .

【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;解放軍73101部隊(duì);
【分類號(hào)】：TN911.73
【正文快照】： 引言在經(jīng)歷了全色成像、彩色攝影、多光譜掃描成像階段后,20世紀(jì)80年代出現(xiàn)了成像光譜的概念。高光譜成像是利用連續(xù)的窄小波段獲取目標(biāo)有關(guān)信息的技術(shù),高光譜數(shù)據(jù)將傳統(tǒng)的圖像維和光譜維信息融為一體,在獲取目標(biāo)空間圖像的同時(shí),得到每個(gè)圖像單元對(duì)應(yīng)的光譜信息,這樣,在基于空

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1398389