Abstract-Spectral band val är ett grundläggande problem i hyperspektral databehandling. I detta brev föreslås en ny metod för urval av band baserad på ömsesidig information (MI). MI mäter det statistiska beroendet mellan två slumpvariabler och kan därför användas för att utvärdera den relativa nyttan av varje band för klassificering. En ny strategi beskrivs för att uppskatta felfunktionsindikatorn med hjälp av en förkunskaper om scenen, minska beroendet av en referenskarta "grundsanning", genom att behålla band med höga tillhörande MI värden (med förbehåll för de så kallade "kompletterande" villkoren). Simuleringar av klassificeringsprestanda för 16 klasser av vegetation från datauppsättningen AVIRS 92AV3C visar metodens effektivitet, vilket överträffar en MI-baserad metod med hjälp av den tillhörande referenskartan, en entropibaserad metod och en korrelationsbaserad metod. Den är också konkurrenskraftig med den brantaste stigningsalgoritmen till mycket lägre beräkningskostnad.
Till exempel, den ömsesidiga information (MI)-baserade REF-metoden beräknar MI mellan observerade spektra och referensspektralbiblioteket, väljer sedan banden med den relativt högre MI.
Band Selection for Hyperspectral Image Classification Using Mutual Information
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}