基于波段影像统计信息量加权K-means聚类的高光谱影像分类

来源期刊：控制与决策2021年第5期

论文作者：李玉 甄畅 石雪 朱磊

文章页码：1119 - 1126

关键词：波段加权;统计信息;熵信息;K-means;高光谱影像;分类;

摘    要：针对分类过程中如何合理利用高光谱影像波段问题,提出一种基于波段影像统计量加权K-means聚类的高光谱影像分类算法.该算法的核心思想在于:由波段含有的信息量及波段间的相关性确定各波段权重,同时考虑各波段对各聚类的重要性.首先,根据波段影像的熵、标准差及均值定义波段信息量函数,根据相邻波段影像互信息定义相关性函数;其次,由上述波段信息量函数及波段间相关性函数定义波段权重函数;然后,结合波段权重和波段-类属权重定义规则化目标函数;最后,依据参数特性设计目标函数求解方案.对Salinas高光谱影像和Pavia Centre高光谱影像分别采用所提出的算法与传统K-means算法、 PCA+K-means算法及子空间波段选择+K-means算法进行对比实验,对于总精度及Kappa系数,所提出的算法都高于其他3种对比算法,结果验证了所提出算法的有效性.相对于其他3种算法而言,所提出的算法可有效改善高光谱影像分类的性能.