1 山东师范大学物理与电子科学学院, 山东济南 250358
2 齐鲁工业大学电气工程与自动化学院, 山东济南 250358
为了降低高光谱遥感图像冗余度, 减少后续的计算复杂度, 提出了选剔同步的高光谱遥感图像波段选择算法。以主成分分析后的数据作为参考波段来源, 以互信息作为选取波段的相似性度量, 引入 R-KL系数作为剔除波段的判别准则, 利用边选取边剔除的方式进行波段选择。为了验证该算法的有效性, 运用贝叶斯分类法对降维后波段进行分类, 并与自适应波段选择和基于最大信息量的波段选择算法进行比较。结果显示当选取波段数目较少时, 该算法的分类效果优于上述两种算法, 当选取波段数目较多时, 3种算法分类效果相当, 故该算法是一种有效的波段选择算法。
波段选择 高光谱 主成分分析 互信息 贝叶斯分类 band selection hyperspectral principal component analysis mutual information bayesian classification
