针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Clu...针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择,取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略,有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测,在SSDPC的相似性度量方法下,异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下,异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、2.71%和0.05%。结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。展开更多
文摘针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择,取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略,有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测,在SSDPC的相似性度量方法下,异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下,异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、2.71%和0.05%。结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。
