编号 zgly0001592423

文献类型 期刊论文

文献题名 基于多态蚁群算法的高光谱遥感影像最优波段选择

作者 丁小辉  李华朋  张树清 

作者单位 中国科学院东北地理与农业生态研究所  中国科学院大学 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2016年02期

年份 2016 

分类号 TP751  TP18 

关键词 高光谱  降维  波段选择  蚁群算法  多态蚁群算法 

文摘内容 由于传统蚁群算法搜索空间大,算法时间复杂度高等,导致基于传统蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(ACA-BS)耗时长,算法效率低下,且易陷入局部最优。而多态蚁群算法能大大缩小算法的搜索空间,降低算法时间复杂度。因此,研究设计了基于多态蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(PACA-BS)。从算法运行时间、波段子集的类别可分性及信息量、总体分类精度等方面对算法进行对比分析。用于实验的数据为Hyperion和AVIRIS高光谱影像。实验结果表明:PACA-BS的运行时间较ACA-BS大大减少;对Hyperion影像进行降维时,基于PACA-BS的运行时间约为ACA-BS的一半。两种算法获得的波段子集的类别可分性大小较为接近,但PACA-BS获得的波段子集的信息量和总体分类精度优于ACA-BS。研究表明PACA-BS是一种效率较高的高光谱波段选择算法。