计算机应用

作者：翟东昌, 陈红梅

单位：1.西南交通大学 唐山研究院，河北 唐山 063000；2.西南交通大学 计算机与人工智能学院，成都 611756

关键词：波段选择,高光谱图像,互信息,邻域熵,近似最近邻搜索

基金：国家自然科学基金资助项目(61976128);四川省国际科技创新合作重点项目(2019YFH0097)

为了减少高光谱图像数据中的冗余信息，优化计算效率，并提升图像数据后续应用的有效性，提出一种基于邻域熵（NE）的高光谱波段选择算法。首先，为了高效计算样本的邻域子集，采用了局部敏感哈希（LSH）作为近似最近邻的搜索策略；然后，引入了NE理论来度量波段和类之间的互信息（MI），并把最小化特征集合与类变量之间的条件熵作为选取有效波段的方法；最后，采用两个数据集，通过支持向量机（SVM）和随机森林（RM）进行分类实验。实验结果表明，相较于四种基于MI的特征选择算法，从总体精度以及Kappa系数上看，所提算法能够在30个波段内较快地选取有效波段子集，并达到局部最优。该算法的部分实验结果的总体精度以及Kappa系数分别达到全局最优的92.99%以及0.860 8，表明所提算法能有效地处理高光谱波段选择问题。

来源：2022年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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