非线性变换和信息相邻相关的高光谱自适应波段选择

摘要

通过非线性函数变换改进后的谱间Pearson相关分析可同时获取高光谱影像光谱间的综合相关系数(rcl)、相关类型和统计显著性水平;研究发现,非线性是高光谱影像的谱间相关性的主要类型。基于相关系数的波段相邻相关系数(rac)在自适应波段选择算法（ABS）中是为了表达波段的独立性,然而发现ABS算法中rac并不能有效表达波段独立性。鉴于此,提出了一种信息相邻相关系数(riac)和基于此指数改进的自适应波段选择算法（MABS）。使用公共数据和实验室采集数据,对ABS、基于线性相关系数（rl）的MABS（rl）和基于rcl的MABS(rcl)等三种算法进行实验。结果表明:在波谱范围和算法有效性及精度方面,MABS均优于ABS;MABS较好地兼顾了大信息量和强独立性原则,其波段选择结果的光谱范围明显大于ABS;MABS(rcl)的光谱范围略大于MABS（rl）;三种算法的总体分类精度（OA）和Kappa系数的大小顺序均为:MABS(rcl)＞MABS（rl）＞ABS。