基于可靠性感知的自适应带限滤波与域扩展方法在跨场景高光谱波段选择中的应用

《Remote Sensing》：Reliability-Aware Adaptive Band Gating with Domain Expansion for Cross-Scene Hyperspectral Band Selection

　　

摘要

跨场景高光谱波段选择需要在保留对目标场景仍有用的波段的同时，减少光谱冗余。我们提出了自适应波段选择（Adaptive Band Gating, ABG）方法，这是一种仅针对源数据的波段选择器，它结合了频域解耦增强、全局和样本特定的波段控制、基于源数据的光谱特性分析、空间信息处理、形态学特征以及传感器噪声干扰处理，并采用双头评估机制。该选择器通过源数据训练后在下游评估前被固定下来。在Pavia Center和HyRANK数据集上，针对不同的波段预算和0%至10%的目标标签占比进行评估：当目标标签占比为5%时，15个选定波段在Pavia Center上的整体准确率为96.05%，而使用全部102个波段时的准确率为95.41%；在HyRANK上，20个选定波段的准确率为81.49%，而使用全部176个波段时的准确率为79.20%。在各种评估条件下的结果表明，ABG与XGBS方法的表现相当，并且在HyRANK数据集上的效果更佳。消融实验表明，自适应波段控制、频域增强和源数据扩展都对整体性能有所贡献。这些综合结果表明，ABG能够学习到紧凑且易于追踪的原始波段子集，这些子集在跨场景应用中具有良好的泛化能力。