基于最速上升算法的超光谱图像波段选择搜索算法

超光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,给图像的进一步解译带来困难。结合超光谱图像波段选择的具体应用,根据波段之间的相关性将整个波段划分为几个子波段,采用最速上升的特征选择搜索算法在各子波段中快速提取最优波段。为了验证本算法的有效性,分别选取JM距离、BH距离以及类内类间离散度作为评价准则,针对一幅200波段的AVIR IS超光谱图像进行分类实验,并将该方法与传统的SFFS算法进行对比。实验结果表明所采用的算法用于特征选择具有搜索能力强、分类精度高的特点,完全可以替代传统的SFFS算法。