机载高光谱影像降维方法比较
2017-09-20分类号：TP751
【部门】浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室 中国林业科学研究院资源信息研究所
【摘要】高光谱数据波段多、波段之间相关性强,导致信息冗余严重,增加了数据处理的工作量,有效准确地在众多波段中选择具有代表性的波段尤为重要。首先用Wilks'Lambda(WL),随机森林(random forest,RF)与自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)这3种方法对高光谱数据进行降维处理。然后提出了基于曲线误差指数的评价方法,用此指数的趋势来确定每种降维方法所要选择的合适波段数量,同时用指数的大小评价不同降维方法的优劣,并用分类方法对评价结果加以验证。结果显示:Wilks
【关键词】森林经理学 高光谱图像 曲线误差指数 Wilks'Lambda 随机森林 自适应波段选择
【基金】国家自然科学基金青年基金资助项目(41201365);; 浙江农林大学科研发展基金资助项目(2013FR052,2014FR004);浙江农林大学林学重中之重一级学科学生创新基金资助项目(201513)
【所属期刊栏目】浙江农林大学学报
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