基于博弈论的高光谱遥感影像降维算法研究.doc

基于博弈论的高光谱遥感影像降维算法研究

2万字 49页 原创作品，通过查重系统

摘要
高光谱遥感影像中含有巨大的信息量，它能够通过结合决定物质性质的光谱和决定物质空间及几何特性的图像相结合的方式对物质的分类与目标进行识别。随着社会的不断发展，人类对科学技术的要求不断增高，利用高光谱的光谱信息对地物进行分类目前是社会研究的一个重要方向。高光谱遥感影像具有谱段数目多的特点，多者可以达到上百的波段，这就造成了研究时数据量的庞大，给地物分类研究带来了一定的难度，因此确定恰当的波段选择方法，在这基础之上对其进行降维是一种必不可少的手段。
高光谱数据降维是建立在通过遥感数据对土地资源进行分析的基础之上的，降维时既需要满足分类精度的要求，同时还要满足速度的要求，考虑到其具有的维数高，数据量大，同时样本较少且非线性的特点，因此十分通过需要多门学科相结合的手段来进行降维问题的研究。本文首先将博弈论的相关知识引入到多目标优化中，对博弈论和多目标优化都做了详细的介绍，其中通过对群体智能的介绍重点对本文采用的粒子群算法做出描述，继而在群体智能的基础之上将多目标优化的方法对应用到高光谱降维的波段选择中，由此在博弈论以高光谱遥感影像降维之间建立联系，主要通过博弈论中的贝叶斯模型，对信息熵与B距离之间进行博弈，最后得出一种较优的波段选择方法，最终完成基于博弈论的高光谱遥感影像降维算法的相关工作。



关键词：高光谱、降维、博弈模型、多目标优化、波段选择