p值统计量建模独立性的高光谱波段选择方法

近年来,p值统计量的使用规范引起了统计学界的极大关注和集中讨论,广泛认为,p值统计量可表达观测数据与备择假设之间的不相容程度。为探究高光谱图像波段的相关分析p值与其样本独立性的联系,进行了演绎推理和实例验证,研究表明,与相关系数r统计量相比,相关分析p统计量可直接表达波段样本的独立性,且p值矩阵具有高水平的自稀疏性,便于建模和计算。进而,对相关性p值矩阵进行直方图频数统计,提出一种基于p值的高光谱自适应波段选择方法 p SMBS。选取典型数据进行了监督分类实验,结果表明,在Kappa系数、总体精度(OA)和平均精度(AA)上,p SMBS均优于同类方法 ABS、Inf FS和LSFS。说明p SMBS在高光谱波段选择方面具有突出的有效性,这也佐证了相关性p值对波段独立性的强表征能力。