近十年來,伴隨著航天和衛(wèi)星傳感技術(shù)的跨越式發(fā)展以及國家高分重大專項工程的啟動實施,高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)急劇增長,這在國土普查、路網(wǎng)設(shè)計、農(nóng)作物估產(chǎn)和防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域給國防現(xiàn)代化建設(shè)提供了信息保障。然而,由于高分辨率遙感影像地物分布復(fù)雜,傳統(tǒng)的目視解譯方式需耗費大量人力和物力。其中,在人力方面,還存在主觀性過強的問題。為此,將多特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合來構(gòu)建分類器已成為遙感影像分類的主流趨勢。作為一種快速學(xué)習(xí)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),極限學(xué)習(xí)機（Extreme Learning Machine,ELM）為聚類、回歸、分類等應(yīng)用提供了高效的統(tǒng)一解決方案,因此本文著重研究了極限學(xué)習(xí)機在遙感影像分類中的應(yīng)用。首先,闡述了遙感影像分類的背景、意義、研究現(xiàn)狀及面臨的問題,同時介紹了ELM研究現(xiàn)狀;其次,對其中涉及到的分割技術(shù)、分類算法及ELM進行了詳細(xì)地介紹;此外,針對基礎(chǔ)ELM在影像分類中的不足之處,通過引入多個核函數(shù)的方式構(gòu)建多核ELM;最后,為提高分類器的分類精度并增強其泛化能力,在單一分類器的基礎(chǔ)上,提出一種基于Ada Boost算法的多核ELM集成學(xué)習(xí)模型。本文的主要研究內(nèi)容如下:1.針對遙感影像特征復(fù)雜... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

原始影像

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于多特征多核ELM的高分遙感影像分類25121212mergesmoothmergemergelllhnnnbbb=+(3.13)其中，il表示對象的周長，in表示對象的像元個數(shù)，ib表示對象的周長最小外接矩形。選取多尺度分割算法對所選影像進行分割，然后通過區(qū)域合并代價函數(shù)對細(xì)碎地物進行區(qū)域間合并，實驗影像選取重慶市某地區(qū)的衛(wèi)星遙感影像，將該算法運用到HRRSI分割中進行仿真實驗。圖3.5原始影像圖3.6多尺度算法分割效果圖(a)裸地分割放大圖(b)道路分割放大圖(c)建筑分割放大圖(d)植被分割放大圖圖3.7部分地物分割放大圖

部分

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像分類方法研究[D]. 薛洪飛.哈爾濱工程大學(xué) 2019
[2]基于模糊聚類的圖像分割算法的研究與應(yīng)用[D]. 陸海青.江南大學(xué) 2018
[3]基于區(qū)域合并的高分辨率遙感影像分割方法研究[D]. 王耀.中國礦業(yè)大學(xué) 2018



本文編號：3283948