[发明专利]一种基于高光谱水体库的自适应波段选择方法

权利要求书

1.一种基于高光谱水体库的自适应波段选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、导入水体光谱库，获取水体光谱库中水体光谱曲线；

步骤二、根据光谱仪的光谱分辨率对水体光谱曲线进行光谱等效；

根据光谱仪的分辨率，使用高斯函数模拟光谱响应函数，通过以下公式对水体光谱曲线进行光谱波段等效，得到与光谱仪相对应的光谱曲线X_i；

其中，g_i(λ)为使用高斯函数模拟的光谱响应函数；X_λ为在λ波长下的水体离水辐亮度值；c_b为每个通道的中心波长；FWHM为半波宽；X_i为等效后的i波长下的离水辐亮度值；λ₁为当前i波长下使用高斯函数模拟的光谱响应函数的最小波段；λ₂为当前i波长下使用高斯函数模拟的光谱响应函数的最大波段；

步骤三、对水体光谱数据进行数据增强；

对步骤二得到的光谱曲线X_i使用三次样条差值进行光谱波段的数据增强，得到增强后的n个光谱数据；

步骤四、剔除氧气水汽吸收波段；

在步骤三得到的光谱数据中剔除受水汽氧气二氧化碳吸收影响的波段；

步骤五、计算水体光谱的相关系数矩阵；

通过公式(3)计算光谱数据的相关系数矩阵R；

其中，r_ij为波段W_i和波段W_j的相关系数，i和j的范围均为1到l，其中l为最大波段数，波段W_i和波段W_j是步骤四处理后的光谱数据，r_ij使用公式(4)计算；

其中，W_ik为波段W_i中的第k个离水辐亮度值，为波段W_i的均值；W_jk为波段W_j中的第k个离水辐亮度值，为波段W_j的均值；

步骤六、根据相关系数矩阵R展示出的多个空间子块，进行子空间初次划分，选择红外波段处的光谱子空间，得到红外波段的光谱子空间范围[L_min,L_max]；L_min为筛选出的红外子空间的最小波段值，L_max为筛选出的红外子空间的最大波段值；

步骤七、对筛选出的光谱子空间范围结合预先设定的波段数，使用k-means进行二次子空间划分，得到光谱子空间搜索范围；

光谱子空间范围结合所需水体校正算法的初始化波段数k，使用K-means聚类算法，对光谱子空间范围[L_min,L_max]进行二次划分，得到光谱子空间范围[L_min,L_max]的搜索范围[L_min,L₁],[L₁+1,L₂]…[L_k+1,L_max]；其中，L₁，L₂…L_k的个数等价为预定的波段数k；搜索范围的划分数为使用k-mean计算得到的类型k；

步骤八、根据光谱子空间搜索范围，初始化遗传算子的搜索范围，同时设定遗传算法的初始化参数以及适应度函数；

使用遗传算法在步骤七得到的光谱子空间搜索范围[L_min,L₁],[L₁+1,L₂]…[L_k+1,L_max]中进行最优波段搜索；使用目标函数OIF_DIST作为遗传算法的适应度函数；OIF_DIST函数如公式(5)所示；

其中，S_i为光谱谱段为i的标准差；ε为距离约束项的松弛系数；l表示每次搜索的第l个样本；l+1表示每次搜索的第l+1个样本；x(l)为遗传算子每次搜索的第l个样本对应的种群；x(l+1)为遗传算子每次搜索的第l+1个样本对应的种群；L_j表示的光谱子空间中第j的波段值；L_j+1表示的光谱子空间中第j+1的波段值；

步骤九、根据遗传算法的循环终止条件输出最优波段组合。