基于高光谱基本准则的波段选择方法

高光谱数据具有光谱波段多、维度高、数据量庞大的特点,为了提高高光谱数据的处理速度,需要进行降维处理,而波段选择是高光谱降维的基本方法之一.综合考虑,提出基于高光谱波段选择相关性、信息量及类间可分性的方法.通过虚拟维度确定高光谱图像的本征维数,并根据波段间的相关系数进行子空间划分;提出利用基于信息量的离散波段指数,在各个子空间中计算出最大的波段指数构成子集;根据类间可分性准则在子空间中选出可分性因子最大的合适波段.利用光谱角匹配选出最适合分类的波段,组成最后的波段子集,从而实现波段选择的降维处理.通过实验验证,所提方法与传统的最佳指数和自适应波段选择方法相比,在一定程度上提高了高光谱图像的分类精度.