【摘 要】
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由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分
【机 构】
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南京师范犬学虚拟地理环境教育部重点实验室,密西西比州立大学电子与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（40901200）, 国家留学基金委公派研究生项目（2009686004）, 南京师范大学优秀博士论文培育计划项目（1243211601040）资助
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由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分类等方面具有明显的优越性。文章提出了一种基于正交投影散度（OPD）的波段选择方法,该方法继承了正交子空间投影（OSP）算法的特点,通过把原始数据投影到特征空间,实现感兴趣目标与背景噪声的分离;通过最大化光谱向量之间的相似性测度以及顺序浮动前向搜索（SFFS）算法,实现快速的波段选择。利用HYDICE和HY-MAP高光谱数据进行实验验证,并与其他传
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