研究目的
为解决高光谱图像分类中的维度灾难问题，提出一种基于归一化互信息和支持向量机的新型滤波式波段选择方法。
研究成果
该方法能有效筛选出最优波段子集并剔除冗余及含噪波段，从而提升分类性能。与更复杂的方法相比，该方案简单快捷且效果令人满意。
研究不足
该方法性能取决于训练集大小和所选波段数量。计算时间随数据集规模增加而延长。
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[智能创新、系统与技术] 支持学习的信息系统与技术 第111卷（EMENA-ISTL 2018会议录）|| 基于归一化互信息和支持向量机的高光谱遥感图像波段选择与分类新滤波方法
DOI：10.1007/978-3-030-03577-8_57
出版年份：2019
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
波段选择是高光谱遥感图像（HSI）分类中极具挑战性的任务，这源于其高光谱分辨率、众多类别输出以及有限的训练样本数量。为此，本文提出一种新的滤波方法，利用信息论（归一化互信息）和支持向量机（SVM）实现高光谱图像的降维与分类。该方法通过从输入数据集中选取信息量最大且最具相关性的最小波段子集，从而提升分类效率。我们将所提算法应用于美国印第安纳州和萨利纳斯谷两个由NASA AVIRIS传感器获取的知名基准数据集，基于该领域广泛使用的多种评估指标对实验结果进行评价。与现有先进方法的对比证明，本方法能在较短时间内以较少选定波段数量获得优异性能。
作者：
Hasna Nhaila，Asma Elmaizi，Elkebir Sarhrouni，Ahmed Hammouch
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