基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法

张伍; 陈红梅

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基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法

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cqvip:为了减少高光谱波段图像间的冗余,降低运算时间,为后续分类任务提供有效支持,提出了基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法。高光谱图像相邻波段间相似性较强,为进一步有效地度量波段的重要性,引入核模糊粗糙集理论。考虑波段中类的分布特性,根据波段的下近似集分布定义波段间的相关性,进而结合波段的信息熵定义波段的重要度。采用最大相关性最大重要度的搜索策略对高光谱图像进行波段选择。最后在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上,采用J48及KNN分类器进行测试。与其他高光谱波段选择算法相比,该算法在两个分类器上的总体平均分类精度分别提升了4.5和6.6个百分点。实验结果表明所提算法在处理高光谱波段选择问题时具有一定优势。

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来源
《计算机应用》 |2020年第1期|258-263|共6页
作者
张伍; 陈红梅;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院成都611756;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
高光谱遥感图像; 波段选择; 核模糊粗糙集; 相关性分析; 信息熵;

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