高光谱波段选择：基于AP聚类与SID-SCA/SID-SGA的优化方法

"基于AP聚类的高光谱波段选择" 高光谱图像处理中，波段选择是一项关键任务，旨在降低数据维度的同时保持图像中的重要信息，这对于数据的分析、分类和解释至关重要。本文提出的是一种基于近邻传播（Affinity Propagation, AP）聚类算法的高光谱波段选择方法。AP算法是一种无中心的聚类方法，它通过数据点之间的相似性传播来确定每个点的聚类角色，将所有数据点都视作潜在的聚类中心。 在AP聚类的基础上，该方法结合了光谱信息散度（Spectral Information Divergence, SID）和两种不同的角度测量——光谱相关角（Spectral Correlation Angle, SCA）以及光谱梯度角（Spectral Gradient Angle, SGA），来改进相似度计算。这有助于更准确地捕捉光谱特征之间的差异和相关性，从而提高波段选择的效果。 具体来说，首先利用SID-SCA和SID-SGA计算每个波段的相似度矩阵，这些指标能反映光谱曲线的形状和变化特性。然后，将改进后的AP算法应用于这个相似度矩阵，进行波段聚类。接着，选取每个聚类中的代表性波段，以实现降维。最后，将降维后的高光谱数据输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器，通过分类准确性评估波段选择的效果。 实验在Indiana Pines数据集上进行，结果显示，所提出的方法能够有效地提取高光谱图像中的关键信息，提高SVM分类的精度，证明了该方法在高光谱波段选择中的优越性。 关键词：光谱学；波段选择；近邻传播聚类；高光谱图像 这个研究对于高光谱图像处理领域具有重要意义，因为有效的波段选择可以减少计算复杂性，加快处理速度，并提高后续分析任务的性能。同时，结合光谱信息和几何角度的策略为高光谱数据的降维提供了新的思路，可能对环境监测、遥感图像分析以及其他相关应用产生积极影响。