【摘 要】
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针对高光谱遥感影像数据量大、维数高的特点,结合联合熵波段选择算法,提出了一种自动子空间划分的改进方案。该方法充分利用了影像各波段数据之间的局部相关性,根据波段间相
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,中国矿业大学地理信息与遥感科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40401038);地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放基金项目;中国矿业大学科学基金项目(D200403)。
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针对高光谱遥感影像数据量大、维数高的特点,结合联合熵波段选择算法,提出了一种自动子空间划分的改进方案。该方法充分利用了影像各波段数据之间的局部相关性,根据波段间相关系数矩阵图像的＂分块＂特点,将整个波段空间自动划分为若干个子空间,然后再进行波段选择。实现了在删减冗余信息的同时选择出含有主要信息的特征波段组合的目的。将此方法得到的结果与用联合熵得到的结果进行了比较分析,结果表明自动子空间划分的联合熵波段选择方法具有较好的效果。
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