基于信息论准则的高光谱波段选择方法

 与传统多光谱遥感图像相比, 高光谱图像是在一定波段范围内窄波段成像的, 提供了丰富的光谱信息, 拓展了遥感技术的应用范围, 但同时存在数据含量大、波段间相关性高等问题, 在进行处理时需要对高光谱图像进行降维。通过分析现有高光谱波段选择方法, 本文提出了一种基于信息论准则的高光谱波段选择方法, 结合波段信息熵与波段间的相关性, 采用粒子群优化算法(PSO) 进行波段优选, 克服了采用单一使用信息量为适应度的片面性。最后使用AVIRIS 图像对提出的算法进行试验, 并利用支持向量机分类方法进行分类验证, 总体分类精度达到91.0%。