高光谱遥感图像波段选择算法研究

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1、高光谱遥感图像波段选择算法研究⑧论文作者签名：固叠指导教师签名：论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4：评阅人5：答辩委员会主席：委员1：委员2：委员3：委员4：委员5：答辩日期：Researchonbandselectionalgorithmsforhyperspectralremotesensingimages⑧Author，ssignature：廛l叠一●‘Supervlsor7Ssignature：ExternalReviewers：ExaminingCommitteeChairperson：ExaminingCommittee

2、Members：Dateoforaldefence：浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝婆盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：闭和9篮-*-HII：≥J寸年弓月穆日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解迸婆盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，

3、允许论文被查阅和借阅。本人授权迸婆盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：闻杨签字日期：刊牛年乡月场日导师虢易杪幻-签J-llll：∥乍朋≥1日浙江大学硕士学位论文致谢历时两个月，从论文题目拟定、资料收集、实验数据整理、开题报告撰写到完成论文，这是一个比较艰辛也比较充实的过程。在完成论文的过程中，得到了很多人的帮助，在此我表示衷心感谢。首先要感谢我的导师厉小润教授，从研究方向的确定到研究方法的选择，厉老师都给

4、予我悉心指导，才能有这篇论文的整体方案的制定。在读研的三年中，厉老师也多次对我们提供学习和生活上的指导和帮助，让我们全实验室的同学有着明确的方向并努力学习与工作。也需要感谢课题组的赵辽英老师，她对我具体的研究方案提出过非常有建设性的建议，在论文撰写过程中也提供了非常有利的指导。还需要感谢我课题组的同学们，他们是崔健涛、王晶、厉锐、余婷、王静雷、朱洁尔、周灿灿、孟振宇、王丽娇、周昕、刘子强、章强、李晶、董帅，陈辰等，他们在研究中-9我展开讨论，互相学习，一起工作和娱乐，对论文的完成也提供了很大的帮助。最后也感谢我的朋友和家人，他们无私的关怀是

5、对我研究工作的最大的支持，感谢你们!周杨2014年1月10日浙江大学硕士学位论文摘要高光谱遥感是近年来发展起来的具有高光谱分辨率的遥感科学和技术，对地物的分辨识别能力非常高，但由于其高分辨率也对数据处理带来了一系列的挑战，主要是数据量大，冗余信息多，某些波段噪声含量大，这对数据处理的效率和精度造成一定的影响。本文针对高光谱遥感的一系列问题，对不改变波段物理意义又能达到缩小数据源的波段选择算法展开了研究。波段选择算法主要分为监督和非监督两类，对于一般无先验知识的非监督的波段选择算法来说，信息量大，独立性好是选择波段的主要原则。在众多波段选择算

6、法中，线性预测波段选择算法是相对来说原理明确、效率高、结果有效的算法。但经分析，该算法还存在一系列的缺点，造成波段选择的结果非最优，效率也有待提高。针对原线性预测波段选择算法的三个主要问题，本文进行了比较彻底的改进。第一是噪声波段的去除算法，提出了通过计算图像小波域的熵，估计出波段图像的噪声并将噪声较大的波段去除的思路；第二是初始波段选择算法的改进，用偏度峰度、互信息、K-L散度衡量波段的信息量大小，同时用信息量和独立性两个准则来选出初始波段，既考虑了波段的信息量，又提高了初始波段选择的效率；第三是线性预测后续波段选择的改进，每次迭代都去除

7、线性预测误差最小的波段，这样可以逐渐减少数据源，提高波段选择的效率。针对以上改进思路，本文分别用高光谱图像处理非常重要的分类和解混两个应用来对算法进行了实验验证，实验中采用支持向量机、最近邻算法进行分类，用非负矩阵分解进行解混，两个实验都从精度和效率两方面验证了改进的线性预测波段选择算法的优越性，证明了这是一种有效的高光谱图像数据降维方法。关键词：高光谱遥感；波段选择；线性预测；数据降维；去噪浙江大学硕士学位论文AbstractHyperspectralremotesensingistheremotesensingscienceandtec

8、honologywithhighspectralresolutiondevelopedinrecentyears，whohasstrongrecognitioncapabilit