【摘 要】
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针对自适应波段选择法（adaptive band selection,ABS）对高光谱图像降维后得到的最优波段子集用于地物目标分类处理时,分类精度不理想的问题,提出一种K-means聚类与ABS结合的高
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41401437);江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2016-113);江西省自然科学基金(2017BAB203032)
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针对自适应波段选择法（adaptive band selection,ABS）对高光谱图像降维后得到的最优波段子集用于地物目标分类处理时,分类精度不理想的问题,提出一种K-means聚类与ABS结合的高光谱图像降维方法。算法采用K-means聚类算法对所有波段进行聚类,聚类中分别采用相关系数和欧氏距离2种相似性度量,选取各聚类中ABS指数最大的波段,作为最优波段子集。通过实验,将所提方法与ABS进行分类精度比较。实验结果表明,所提方法在分类精度上优于ABS法,以相关系数作为相似性度量的K-means聚类与
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