研究目的
提出一种基于进化策略的高光谱降维高效搜索方法，通过最优波段选择聚焦于最大化椭球体积（MEV）准则。
研究成果
所提出的MEV-IC方法能有效筛选低相关性且高判别信息的波段，在多数分类场景中优于多个基准方法?；诳寺⊙≡裨淼慕呗晕ǘ窝≡竦淖楹嫌呕侍馓峁┝思扑憧尚械慕饩龇桨?。
研究不足
评估所有可能的波段组合具有较高的计算复杂度，且该方法依赖于种群规模和变异率等参数的启发式设置，这可能影响结果的可重现性和最优性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 通过一种新型基于进化策略的高光谱图像波段子集选择方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 通过一种新型基于进化策略的高光谱图像波段子集选择方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517879
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
基于最优波段选择的高光谱降维方法近期备受关注，因为少量关键且具有物理意义的波段不仅能有效表征完整图像立方体，还可减轻计算负担。本文基于克隆选择原理构建高效搜索策略，优化名为最大椭球体积（MEV）的几何准则。主要贡献有二：1）揭示可加速该准则计算的精妙关系；2）提出进化策略以缓解从众多优质候选波段中获取目标波段时的沉重计算负荷。真实高光谱数据的实验结果表明该方法行之有效。
作者：
Xuefeng Jiang，Lin Zhang，Fahong Zhang，Junrui Liu，Qi Wang
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