| 【论文摘要】 | 高光谱遥感数据具有波段众多、光谱分辨率高、数据量大等特点。这使得对地物的分辨更加准确,但这不仅给数据的存储和传输带来了困难,也给数据的处理带来了巨大的挑战。因此如何有效的降低高光谱图像的维数,减少数据量是高光谱图像分析中的一个重要问题。
特征提取和波段选择是目前国内外主要使用的降维算法。主成分分析(PCA)作为一个多元数据分析的工具,在基于特征提取的降维算法中被普遍使用,但这种降维改变了原始波段的物理意义,使图像的解译变得困难。为了克服这个缺点,本文在对PCA在进行深入研究的基础上,提出了四种波段选择算法,并将它们应用于高光谱图像分割中,本文主要工作如下:
1.提出了一种基于权值的波段选择算法。在主成分变换中,各个主成分可以看作是以变换矩阵元素为权值由原始波段进行加权而得到的,因此,变换矩阵元素的一定组合可以反映原始波段的信息含有量,根据它可以选择出有效的波段,实验证明这种方法简单可行。
2.提出了一种基于贡献率的波段选择算法。根据原始数据协方差阵的特征值和特征向量,可以计算各个波段列给定主成分的贡献率,对重要主成分贡献率的和直接反应了波段信息量的大小,因此可根据它选择波段... |
