基于博弈論的高光譜遙感影像降維算法研究

2萬字 49頁 原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)

摘要
高光譜遙感影像中含有巨大的信息量，它能夠通過結(jié)合決定物質(zhì)性質(zhì)的光譜和決定物質(zhì)空間及幾何特性的圖像相結(jié)合的方式對物質(zhì)的分類與目標進行識別。隨著社會的不斷發(fā)展，人類對科學技術的要求不斷增高，利用高光譜的光譜信息對地物進行分類目前是社會研究的一個重要方向。高光譜遙感影像具有譜段數(shù)目多的特點，多者可以達到上百的波段，這就造成了研究時數(shù)據(jù)量的龐大，給地物分類研究帶來了一定的難度，因此確定恰當?shù)牟ǘ芜x擇方法，在這基礎之上對其進行降維是一種必不可少的手段。
高光譜數(shù)據(jù)降維是建立在通過遙感數(shù)據(jù)對土地資源進行分析的基礎之上的，降維時既需要滿足分類精度的要求，同時還要滿足速度的要求，考慮到其具有的維數(shù)高，數(shù)據(jù)量大，同時樣本較少且非線性的特點，因此十分通過需要多門學科相結(jié)合的手段來進行降維問題的研究。本文首先將博弈論的相關知識引入到多目標優(yōu)化中，對博弈論和多目標優(yōu)化都做了詳細的介紹，其中通過對群體智能的介紹重點對本文采用的粒子群算法做出描述，繼而在群體智能的基礎之上將多目標優(yōu)化的方法對應用到高光譜降維的波段選擇中，由此在博弈論以高光譜遙感影像降維之間建立聯(lián)系，主要通過博弈論中的貝葉斯模型，對信息熵與B距離之間進行博弈，最后得出一種較優(yōu)的波段選擇方法，最終完成基于博弈論的高光譜遙感影像降維算法的相關工作。



關鍵詞：高光譜、降維、博弈模型、多目標優(yōu)化、波段選擇