研究目的
提出一种新的有监督波段选择方法，通过整合成对约束与波段间相关性信息来实现高光谱图像降维，从而选取具有低冗余、高表征性与高区分度的最优波段子集。
研究成果
所提出的PCBC方法能有效选取具有更高区分度、更低冗余度和更高代表性的波段子集，在小样本高光谱图像分类中展现出优于多种知名波段选择方法的性能。
研究不足
该方法通过在每个类别上使用少量训练样本进行性能验证，但这可能无法充分体现其在更大数据集或更复杂类别分布场景下的有效性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于成对约束与波段间相关性的高光谱波段选择
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于成对约束与波段间相关性的高光谱波段选择
DOI：10.1109/igarss.2018.8519018
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出一种基于成对约束与波段间相关性信息的新型监督波段选择（BS）方法，用于高光谱图像降维。一方面，利用波段间相关性信息选取冗余度低、代表性高的波段子集：先将所有光谱波段划分为连续组群，再计算各组内波段相关性矩阵，据此筛选更具代表性与更低冗余度的波段。另一方面，通过挖掘成对监督信息（即标记样本对是否属于同类），自适应选择若干波段以增强类别区分能力——根据光谱相似性为每对标记样本适配波段，确保异类样本间距增大而同类样本对保持邻近。该方法联合运用成对约束信息与波段间相关性信息，最终实现低冗余、高表征、强判别性的最优波段子集选择。实验结果验证了所提方法的有效性。
作者：
Ting Lu，Shutao Li
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