控制与决策

作者：李玉,甄畅,石雪,朱磊

单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000,,辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000,,辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000,,葫芦岛宏跃集团有限公司, 辽宁葫芦岛125200,

关键词：波段加权;统计信息;熵信息;K-means;高光谱影像;分类

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(41301479)；辽宁省高校创新人才支持计划项目(LR2016061)；辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(LJCL009).

针对分类过程中如何合理利用高光谱影像波段问题,提出一种基于波段影像统计量加权K-means聚类的高光谱影像分类算法.该算法的核心思想在于:由波段含有的信息量及波段间的相关性确定各波段权重,同时考虑各波段对各聚类的重要性.首先,根据波段影像的熵、标准差及均值定义波段信息量函数,根据相邻波段影像互信息定义相关性函数;其次,由上述波段信息量函数及波段间相关性函数定义波段权重函数;然后,结合波段权重和波段-类属权重定义规则化目标函数;最后,依据参数特性设计目标函数求解方案.对Salinas高光谱影像和Pavia Centre高光谱影像分别采用所提出的算法与传统K-means算法、PCA$+K$-means算法及子空间波段选择$+K$-means算法进行对比实验,对于总精度及Kappa系数,所提出的算法都高于其他3种对比算法,结果验证了所提出算法的有效性.相对于其他3种算法而言,所提出的算法可有效改善高光谱影像分类的性能.

来源：2021年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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