研究目的
为解决高光谱图像分类中的降维问题，提出一种基于改进子空间分解（ISD）和人工蜂群算法（ABC）的新型无监督波段选择方法。
研究成果
提出的ISD-ABC方法能有效为高光谱图像分类选择信息量丰富的波段，在三个数据集上相比其他六种波段选择技术展现出更优性能。该方法的成功归因于结合了用于降低冗余的ISD和用于优化波段选择的ABC，并以最大熵为指导原则。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括ABC算法的计算效率以及ISD方法对不同类型高光谱数据的适应性。
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基于人工蜂群算法的高光谱图像分类无监督波段选择
DOI：10.1016/j.asoc.2018.11.014
期刊：Applied Soft Computing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
高光谱图像（HSI）拥有数百个狭窄且相邻的光谱波段，为区分各类地物覆盖类型提供了丰富信息。然而这些光谱波段通常包含大量冗余信息，会导致休斯现象并增加计算耗时。作为主流的降维技术，波段/特征选择对高光谱分类不可或缺。本文基于改进子空间分解（ISD）与人工蜂群算法（ABC），提出名为ISD-ABC的波段选择技术来解决高光谱分类中的降维问题。通过计算相邻波段间相关系数并结合高光谱光谱曲线的可视化结果实现子空间分解。首次应用人工蜂群算法，在ISD和最大熵（ME）的指导下优化所选波段的组合方案。利用选定的波段子集，采用五折交叉验证的支持向量机（SVM）进行高光谱分类。为评估方法有效性，在两个AVIRIS数据集（Indian Pines和Salinas）及一个ROSIS数据集（帕维亚大学）上开展实验，通过总体精度（OA）、平均精度（AA）和Kappa系数（KC）三项指标评估分类结果。实验证明，相比其他六种先进波段选择技术，本方法能获得更优的分类精度。
作者：
Fuding Xie，Fangfei Li，Cunkuan Lei，Jun Yang，Yong Zhang
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