基于光谱信息散度的非监督波段选择

摘要

在实际高光谱图像处理中,目标的先验信息往往较难获得,而非监督波段选择既能很好地完成海量光谱数据降维的任,务,又不依赖于目标的先验信息,因而得到了广泛的应用.提出一种非监督波段选择算法:使用光谱信息散度作为相似性准则度量波段间的相似性,采用前向搜索算法作为波段搜索策略,逐步选出信息量丰富的波段集合.实验结果显示,采用该算法选出的波段集合与正交子空间投影算法和多元线性回归等非监督波段选择算法相比,拥有更高的分类检测精度.