首页|基于视觉显著性波段选择的高光谱分类

基于视觉显著性波段选择的高光谱分类

Hyperspectral classification based on visual-saliency band selection

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
波段选择是一种能够减少高光谱图像数据量的同时不改变其物理信息的处理方式,然而,大部分波段选择方法都以选择信息量最大的波段子集为思路,而信息量最大的波段子集却并不一定在后续的分类中有着最佳表现.为达到更好的高光谱分类效果,引入视觉显著性方法,定义基于显著图的波段评价指标,以充分利用各波段图像的空间信息,结合固有的光谱信息进行波段选择,并提出一种半监督波段选择方法,该方法通过少量标记样本指示各类地物空间位置,通过各波段显著图在不同地物位置处的差异大小判别各波段可分性;考虑到波段间存在重叠信息,引入结构相似度筛去冗余波段.最后在3个高光谱数据集(KSC,pavia,paviaU)上验证了提出方法的有效性.

彭忻怡、罗斌、付志涛

展开 >

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079

昆明理工大学国土资源工程学院,云南昆明650093

波段选择 视觉显著性 高光谱图像分类

国家自然科学基金

41961053

2021

10.3969/j.issn.1672-8513.2021.03.010

云南民族大学学报(自然科学版)
云南民族大学

云南民族大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子：0.381
ISSN：1672-8513
年,卷(期)：2021.30(3)
  • 32