论文标题论文标题-数据采集与处理.doc

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1、基于粒子群算法和序贯搜索的高光谱波段选择基金项目：国家自然科学基金（No.61001162）资助。黄睿（上海大学通信与信息工程学院，上海200072）摘要：波段选择是降低高光谱数据量，克服地物分类中Hughes现象的有效手段。子集生成方式和评价准则是选择算法的两要素。提出一种混合随机搜索与启发式搜索的子集生成方法。该方法在随机搜索中嵌入启发式搜索，对由离散粒子群优化算法每次迭代更新的种群利用序贯搜索进行局部微调，提高了随机搜索的精度。此外，这种嵌入微调也保证了优化算法解的有效性。高光谱波段选择与分类

2、实验比较了该方法与混合遗传算法、标准遗传算法和顺序前向浮动搜索的性能，表明算法能选择出评价准则意义下更好的子集。关键词：波段选择；高光谱数据分类；粒子群优化；序贯搜索中图分类号：TP751.1　　　　　　文献标志码：AHyperspectralBandSelectionusingParticleSwarmOptimizationandSequentialSearchHUANGRui(SchoolofCommunicationandInformationEngineering,ShanghaiUniv

3、ersity,Shanghai200072,China)Abstract:BandselectioncancutdownthelargeamountofhyperspectraldataandalleviatetheHughesphenomenoninsupervisedclassificationofgroundobjects.Thegenerationandevaluationofsubsetsaretwokeyfactorsforselectionalgorithm.Ahybridscheme

4、ofrandomsearchandheuristicsearchisproposedtogeneratethebandsubset.Themethodembedsthesequentialsearchintotheevolutionoptimizationforbetterabilityofthefinetuneinlocalsearchspaceandthusbehaveswellinbothglobalandlocalcases.Inaddition,theembedschemeguarante

5、esthevalidityofsolutionsfortheoptimizationalgorithms.Theperformancecomparisonsamongtheproposedmethod,hybridgeneticalgorithm(HGA),standardgeneticalgorithm(SGA)andsequentialbackwardfloatingsearch(SFFS)arecarriedoutintheexperimentsonbandselectionandclassi

6、ficationwiththehyperspectraldatasets.Theresultsshowthattheproposedmethodcanobtainbettersubsetsaccordingtotheevaluationcriterion.Keywords:bandselection;hyperspectraldataclassification;particleswarmoptimization;sequentialsearch-6-引言与多光谱遥感相比，高光谱成像光谱仪在可见到近

7、红外的光谱范围内可获取地物几十到上百的连续光谱响应，形成精细的光谱曲线，为地物分类，目标识别提供了更有利的依据。然而，由此产生的高维数据也对后续的数据分析处理带来挑战。Hughes现象[1]表明，在标记样本有限时数据维数的不断增长会导致监督分类器性能下降，而在地物分类中，因受人力和客观地理环境的限制，获得的标记样本较少，这将极大的影响高维数据监督分类算法的性能。波段选择根据评价准则从众多波段中挑选有利于分类的波段构成子集，是克服该问题的有效手段之一。根据搜索策略的不同，波段选择可分为完全搜索、启发式

8、搜索和随机搜索[2]。分支定界法是一种完全搜索策略，但要求子集评价准则满足单调性且计算量较大。启发式搜索是一种贪婪算法，速度快，但无法保证局部的最优解具有全局最优性，如顺序前向与后向搜索[3]。近年来出现的随机搜索，如遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）、粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）等，在理论上可以获得全局最优解，已被用于高光谱数据波段选择[4,5]，但收敛速度慢，易陷入局部极值是其不足。Oh等[6]将GA