基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类

针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础 上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIＲIS 数据为例，分析 各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择; 并针对难区 分地物类别，应用 J － M 距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分 类。实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。