基于PSO-SVM的高光谱数据降维的可靠性研究

PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降维算法的可靠性,利用PSO-SVM算法对杉木和马尾松的幼中成熟林的高光谱原始数据、一阶微分变换数据、对数变换数据及归一化变换数据进行降维运算,对降维后选择的波段分别利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、Mahalanobis距离分类法、Fisher分类法及贝叶斯分类法进行分类,分类结果中,Fisher分类法的结果最好,所有的分类结果均在90%以上,SVM和BP神经网络的分类结果都保持在80%以上,贝叶斯分类法分类精度最差,所有分类结果均未超过90%,最差结果为43.75%。同时,将PSO-SVM与PCA算法进行对比分析,发现在马尾松和杉木的分类过程中PSO-SVM算法优于PCA算法。最后得出结论,PSO-SVM算法提取的特征对Fisher、SVM及BP神经网络分类法有效;当光谱数据差异非常微小时,PSO-SVM比PCA对特征的提取更有效。