Abstract-Band val för fjärravkännade bilddata är ett effektivt sätt att mildra förbannelsen av dimensionalitet. Många kriterier har tidigare föreslagits för optimalt urval av band. I detta dokument, en gemensam band-prioritering och band-dekorrelation strategi för bandval beaktas för hyperspektral bildklassificering. Den föreslagna bandprioriteringen är en metod baserad på eigen (spektral) nedbrytning av en matris från vilken en lastfaktormatris kan konstrueras för bandprioritering via motsvarande eigenvärden och eigenvekatorer. Två metoder presenteras, huvudkomponentanalys (PCA)-baserade kriterier och klassificeringsbaserade kriterier. Den första omfattar PCA med maximal variation och maximal SNR PCA, medan den senare härleder den minsta felklassificering kanoniska analysen (MMCA) (dvs. Fisher's discriminant analys) och subspace projication-baserade kriterier. Eftersom prioriteringen av bandet inte tar hänsyn till spektral korrelation, används ett informationsteoretiskt kriterium som kallas divergens för banddekorrelation. Slutligen kan valet av band sedan göras genom ett eigenanalysbaserat bandprioritering i samband med en divergensbaserad banddekorrelation. Det visas att den föreslagna metoden för val av band effektivt eliminerar ett stort antal obetydliga band. Förvånansvärt nog visar experimenten att med ett riktigt bandval kan mindre än 0,1 av det totala antalet band uppnå jämförbar prestanda med hjälp av antalet hela band. Detta visar också att valet av band avsevärt kan minska datavolymen för att uppnå datakomprimering.
I REF presenteras ett områdesprioriteringssystem baserat på huvudkomponentanalys (PCA) och klassificeringskriterium.
A joint band prioritization and band-decorrelation approach to band selection for hyperspectral image classification
{'venue': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}