高分五號（GF-5）搭載的高光譜傳感器兼顧寬覆蓋和高分辨率的特性,但在實際應(yīng)用中寬覆蓋范圍內(nèi)各種地物類別的標注十分困難。當(dāng)標記樣本很少甚至沒有標記樣本時,遙感圖像分類異常困難。此時,可以采用域適應(yīng)方法,借助已標記的歷史數(shù)據(jù)（源域）實現(xiàn)對未標記數(shù)據(jù)（目標域）的分類。本文提出了一種基于稀疏矩陣變換的關(guān)聯(lián)對齊域適應(yīng)分類算法。首先,利用稀疏矩陣變換估計源域和目標域的協(xié)方差矩陣;然后,運用協(xié)方差關(guān)聯(lián)對齊方法估計源域到目標域的變換矩陣;接著,運用估計得到的變換矩陣將源域數(shù)據(jù)進行變換,使得其與目標域?qū)R;最后,在變換后的源域數(shù)據(jù)上建立分類器,實現(xiàn)對目標域數(shù)據(jù)的分類。本文的算法在兩個真實的GF-5高光譜數(shù)據(jù)集上進行了驗證。實驗結(jié)果表明,本文算法要優(yōu)于常用的子空間對齊算法和關(guān)聯(lián)對齊算法。特別地,在黃河口GF-5數(shù)據(jù)上,本文算法比原始關(guān)聯(lián)對齊方法的最近鄰分類準確率提升了3.5%,支持向量機分類準確率提升了2.3%。 

【文章來源】：遙感學(xué)報. 2020,24(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

黃河口GF-5數(shù)據(jù)的偽彩色合成圖像（圖（a）波段1,30,20分別設(shè)定為紅、綠、藍分量）和選定的5類樣本標記圖

(2）鹽城GF-5數(shù)據(jù)集：利用GF5＿AHSI傳感器于2019-04-04獲取的江蘇鹽城地區(qū)的高光譜分辨率影像。影像大小為1175×585。成像區(qū)域中心的經(jīng)緯度分別為120.177876°E和34.270704°N。傳感器的空間分辨率為30 m�？偣埠�330個波段，剔除63個壞波段，余下267個波段用于分類。該影像對應(yīng)鹽城濱海濕地，通過地物類別實地調(diào)研，該影像共標注地物類別20類，包括淺海、海灘、池塘、沼澤、樹林、裸土等。將數(shù)據(jù)集分為兩個互不相交的區(qū)域，從而模擬有偏差采樣的情形，如圖2所示，紅線下方為源域，上方為目標域。在源域和目標域中挑選6類樣本用于遷移學(xué)習(xí)，具體信息見表2，其中源域和目標域樣本總數(shù)分別為1140和1880。3.2 對比算法

為了從視覺上直觀地呈現(xiàn)NA,CORAL,CORAL-SMT算法的差異，本文分別將原始數(shù)據(jù)以及CORAL和CORAL-SMT變換之后的源域和目標域樣本，采用PCA變換投影到2維空間，展示相應(yīng)圖形如圖3所示。從圖3(a），可以明顯看出：原始數(shù)據(jù)上源域和目標域之間存在一個較為明顯的分布漂移情況。源域數(shù)據(jù)靠近圖形下方，而目標域分布在圖形上方。盡管NA算法能夠產(chǎn)生較高分類準確率，仍然有必要通過域適應(yīng)將源域和目標域數(shù)據(jù)進行對齊，消除這種分布偏差，從而進一步提升分類性能。圖3(b）中，通過CORAL變換，源域和目標域數(shù)據(jù)之間更加接近，但是紅色和藍色部分有大量重疊。從圖3(c）可以看出，經(jīng)過SMT變換之后，源域和目標域?qū)?yīng)的同類樣本之間更加緊密。特別地，紅色部分有向左上角收縮的趨勢、綠色部分向下方收縮、藍色部分向右收縮。這表明，SMT變換之后，估計得到的協(xié)方差更加準確，每類樣本對應(yīng)的方差和變化范圍更加準確，從而使得對齊之后的結(jié)果更加可靠。將NA,CORAL,CORAL-SMT在各類上的分類結(jié)果進行詳細比較。表4—表6分別給出了NA,CORAL,CORAL-SMT方法的分類混淆矩陣（Confusion Matrix）�？梢园l(fā)現(xiàn)，NA中，錯分主要出現(xiàn)在第1類和第4類，其中，第1類（紅色）錯分到第2類（綠色）和第3類（藍色）、第4類（紫色）錯分到第5類（青色）。第1類為濕地，第2類為水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)，第3類為池塘，這3類都與水有關(guān)系，光譜上具有一定相似性，因此難以完全區(qū)分開。經(jīng)過CORAL變換之后，第1類只錯分到第3類，另外，紫色分到青色的錯分也得到了一定的緩解。經(jīng)過CORAL-SMT處理之后，已基本上能將紫色和青色分開。紅色部分的錯分也得到了極大減少。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國高光譜遙感的前沿進展[J]. 童慶禧,張兵,張立福.  遙感學(xué)報. 2016(05)
[2]高光譜圖像稀疏信息處理綜述與展望[J]. 張良培,李家藝.  遙感學(xué)報. 2016(05)



本文編號：3115503