高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法

论文摘要

波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。

论文目录

• 1 改进二进制布谷鸟算法波段选择方法
•   1.1 标准布谷鸟算法
•   1.2 标准二进制布谷鸟算法的波段选择
•   1.3 改进二进制布谷鸟算法的波段选择
•     1.3.1 使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢
•     1.3.2 基于遗传交叉更新被发现鸟巢
• 2 试验流程
•   2.1 数据介绍
•   2.2 参数设置
•   2.3 结果分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋广钦,杜正舜,贺智

关键词: 二进制布谷鸟算法,高光谱图像,降维,波段选择

来源: 测绘通报 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心,广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室

基金: 国家自然科学基金(41501368),中央高校基本科研业务费用专项资金(16lgpy04)

分类号: TP18;TP751

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0110

页码: 43-48

总页数: 6

文件大小: 3209K

下载量: 234