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Les capteurs hyperspectraux collectent souvent des centaines de bandes à la fois, ce qui permet aux images hyperspectrales de caractériser avec précision différents types de couverture terrestre grâce à une abondance d'informations spectrales. Cependant, ces bandes spectrales contiennent également des informations redondantes qui doivent être supprimées. La sélection de bandes est l'une des méthodes les plus utilisées pour éliminer les bandes bruitées ou redondantes. Étant donné que les échantillons étiquetés sont difficiles à collecter, la plupart des méthodes de sélection de bandes adoptent des approches non supervisées pour sélectionner des bandes diverses et représentatives. Cependant, des bandes bruitées sont souvent sélectionnées car elles ont généralement une faible corrélation avec d'autres bandes. Dans cet article, l'évaluation objective de la qualité de l'image est introduite pour indiquer la qualité de chaque bande, et combinée à la mesure de redondance, une nouvelle méthode de sélection de bandes non supervisée est proposée. Trois images hyperspectrales réelles sont utilisées pour démontrer l'efficacité de l'algorithme proposé.
Cao et al. (Ven,) ont étudié cette question.