Python遗传算法高光谱图像波段选择实现

基于遗传算法的高光谱图像波段选择这个项目，蛮适合搞图像和遥感方向的同学参考。Python 写的，代码结构还挺清晰，主要流程都注释到了，新手也能跟上。

遗传算法的思路用在波段选择上，还蛮妙的。你想啊，高光谱图像上百个波段，手动挑肯定头大，用这个自动选就省事多了。而且性能还不错，跑一遍速度也不慢。

用的是比较常规的遗传流程：初始化种群、交叉变异、适应度评估，输出最优波段组合。里面fitness_function定义得挺合理，考虑了信息冗余和类别可分性，应用场景比较多，比如图像分类、目标检测之类。

要注意的一点是，如果你用自己的数据，记得先做归一化，不然适应度评估那块容易出偏差。另外建议你用 Jupyter Notebook 跑，调参比较方便。

如果你对波段选择算法还不太了解，可以看看这些资料，遗传算法波段选择那篇文章还挺通俗易懂的；python 遗传算法资源也不错，代码能直接拿来参考。

如果你在搞遥感影像分类、高光谱数据，想提升效率，不妨试试这个实现，说不定会有点新思路。