基于多特征深度子空间聚类的高光谱影像波段选择

高光谱影像受到高维波段间强相关性的困扰，导致处理应用的困难。而现有高光谱波段选择方法通常以线性角度考虑波段间关系，未充分考虑多尺度的信息且容易受到噪声的影响，导致所选的波段子集性能不佳。为了克服上述问题，本文提出了基于多特征的深度子空间聚类方法进行高光谱影像波段选择。该方法将自表达层嵌入到卷积自编码器中学习子空间自表达系数，充分考虑了空间信息和光谱信息的交互，用非线性的视角思考了波段间关系。为了提高潜在表征的学习能力，提升自表达系数学习的准确性，本文将注意力模块和多特征提取模块与卷积自编码器相结合，进一步降低了异常值的干扰。本文在3个高光谱遥感影像数据集上，将提出的方法与几种经典主流的方法进行多种对比实验，证明了本文方法能够选择具有代表性的波段子集。