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基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减

孙立新 高文

孙立新, 高文. 基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(4): 306-311.
引用本文: 孙立新, 高文. 基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(4): 306-311.
Sun Lixin, Gao Wen. Hyperspectral Band Set Global Reduction Based on Rough Sets and Genetic Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(4): 306-311.
Citation: Sun Lixin, Gao Wen. Hyperspectral Band Set Global Reduction Based on Rough Sets and Genetic Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(4): 306-311.

基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减

详细信息
    作者简介:

    孙立新,男,36岁,副教授,现从事机器学习及高光谱影像处理研究

  • 中图分类号: TP751;TP73

Hyperspectral Band Set Global Reduction Based on Rough Sets and Genetic Algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  1999-05-20
  • 刊出日期:  1999-04-05

基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减

    作者简介:

    孙立新,男,36岁,副教授,现从事机器学习及高光谱影像处理研究

  • 中图分类号: TP751;TP73

摘要: 提出一种对高光谱遥感影像波段集合进行整体缩减的方法。该方法首先根据模糊集和粗糙集理论,对原光谱波段集会进行近似等价波段区间的自动划分。对于每个近似等价波段区间,在考虑其他区间合成影像数据影响的情况下,利用遗传算法进行合成权系数的优化。实验表明,整体迭代线性合成方法不仅具有较高的计算效率,而且可以获得比独立线性合成方法明显优化的结果。

English Abstract

孙立新, 高文. 基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(4): 306-311.
引用本文: 孙立新, 高文. 基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(4): 306-311.
Sun Lixin, Gao Wen. Hyperspectral Band Set Global Reduction Based on Rough Sets and Genetic Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(4): 306-311.
Citation: Sun Lixin, Gao Wen. Hyperspectral Band Set Global Reduction Based on Rough Sets and Genetic Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1999, 24(4): 306-311.

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