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劉進男—基於平行粒子群優非純度波段優先權法應用於高光譜影像波段選取 ( 2014)

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劉進男—基於平行粒子群優非純度波段優先權法應用於高光譜影像波段選取 ( 2014 )

摘要:

 

    近年來光譜感測器的卓越發展,高光譜影像的資訊越趨豐富,資料量也越來越龐大,相對的其計算複雜度也越來越高,因此如何快速且有效率的挑選出有利於辨識的波段是一大課題。本論文提出一套波段選取的方法,其中包含了「粒子群優法 (Particle Swarm Optimization, PSO)」及「非純度波段優先權法(Impurity Function Band Prioritization, IFBP)」,首先將光譜資料經由PSO粗略的將相似度高的波段群聚在一起,接著透過IFBP方法精細的從群聚的波段中,挑選出最具代表性的波段,以降低光譜資料的複雜度。然而,當光譜資料越趨龐大時,PSO演算法依然需要耗費大量時間,因此本論文應用CUDA (Compute Unified Device Architecture)技術實現平行粒子群優法(PPSO),利用圖形處理單元(Graphics Processing Unit, GPU)提升整體運算速度。

 

    本論文採用鰲鼓溼地的 MASTER 遙測影像以及 Northwest Tippecanoe County 的AVIRIS 遙測影像為實驗圖資。由實驗結果可以得知,本論文所提出的平行粒子群優非純度波段優先權法能夠迅速、有效地挑選出有價值且具代表性的波段,並透過最近鄰分類器(K-nearest neighbor, kNN)得到良好的分類效果。

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