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为降低高光谱数据量及计算复杂度,避免后续分类中的Hughes现象,提出一种基于烟花算法降维的高光谱图像分类方法.烟花算法采用类内紧密性系数与类间分离性系数的加权和作为波段选择的度量准则,通过在高光谱数据空间内进行搜索,不断更新直至收敛,从而获得最优波段组合.基于印第安纳数据集(AVIRIS)和帕维亚大学数据集(ROSIS)数据对烟花算法、遗传算法和禁忌搜索算法进行波段选择的仿真实验,结果表明:烟花算法选择出的波段组合数目相对较少,具有较低的算法复杂度,减少了耗时;利用获得的波段组合进行高光谱图像分类