高光譜遙感圖像分類(lèi)一直是遙感領(lǐng)域的熱門(mén)研究方向,高光譜遙感在一定的波段范圍內(nèi)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行連續(xù)成像,其影像包含了豐富的空間信息與光譜信息,可以有效的用于地物的分類(lèi)與識(shí)別。高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)量大,波段數(shù)目眾多、像元特征維度高等特點(diǎn),給像元分類(lèi)帶來(lái)充分條件的同時(shí),也帶來(lái)了信息冗余增多,信噪比降低,分類(lèi)效率難以提升等問(wèn)題。若只使用光譜信息而忽略空間信息,也會(huì)導(dǎo)致像元的特征表達(dá)性不足的問(wèn)題。針對(duì)高光譜遙感圖像像元分類(lèi)的以上問(wèn)題,本文主要工作概述如下:數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,首先,本文采用GBDT的特征重要性對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行波段選擇,有效地去除了大量的冗余波段,提升了分類(lèi)效率。其次,本文結(jié)合高光譜圖像的特點(diǎn),將相關(guān)系數(shù)融入雙邊濾波算法中對(duì)圖像進(jìn)行濾波,在不影響圖像紋理的情況下,取得了很好的去噪效果,并使各類(lèi)別地物特征更加集中,有效提高了分類(lèi)精度。特征提取方面,本文對(duì)LPP降維算法做出了改進(jìn),使降維過(guò)程同時(shí)利用了高光譜遙感圖像的空間維信息與類(lèi)別先驗(yàn)知識(shí),并取得了比使用PCA,LDA降維后更好的分類(lèi)效果。本文還定義了一種提取高光譜遙感圖像紋理信息的LBP算子,有效地提取高光譜遙感圖像的空間維特征。模型選擇... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－５?Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)集概況??

?１００??波段??圖２－７?Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)集各類(lèi)別平均特征曲線??２．４．３實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)劃分??為了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文把Ｓａｌｉｎａｓ?Ｓｃｅｎｅ數(shù)據(jù)和Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)??按照７：３的比例劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，分類(lèi)模型的選擇和超參數(shù)調(diào)試均基于訓(xùn)??練集數(shù)據(jù)，最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是分類(lèi)模型在測(cè)試集上的各項(xiàng)分類(lèi)指標(biāo)。??訓(xùn)練集和測(cè)試集的具體像素劃分如下圖所示：??１８??

?０?２０?４０?６０?６０?１００??波段??圖２－６?Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)集各類(lèi)別特征曲線??各類(lèi)的平均光譜曲線如下圖所示：????ｌａｂｅｌ??Ｊ?＼?＾?ｒ?＾??ＩＩ?，０００．?一??ｉｏ＾＾＾＾＾ＥＥＥｚｚｙ??〇？］???（???１???２０?４０?６０?８０?１００??波段??圖２－７?Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)集各類(lèi)別平均特征曲線??２．４．３實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)劃分??為了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文把Ｓａｌｉｎａｓ?Ｓｃｅｎｅ數(shù)據(jù)和Ｐａｖｉａ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ數(shù)據(jù)??按照７：３的比例劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，分類(lèi)模型的選擇和超參數(shù)調(diào)試均基于訓(xùn)??練集數(shù)據(jù)，最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是分類(lèi)模型在測(cè)試集上的各項(xiàng)分類(lèi)指標(biāo)。??訓(xùn)練集和測(cè)試集的具體像素劃分如下圖所示：??１８??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高光譜遙感影像分類(lèi)研究進(jìn)展[J]. 杜培軍,夏俊士,薛朝輝,譚琨,蘇紅軍,鮑蕊.  遙感學(xué)報(bào). 2016(02)
[2]基于紋理特征和形態(tài)學(xué)特征融合的高光譜影像分類(lèi)法[J]. 王增茂,杜博,張良培,張樂(lè)飛.  光子學(xué)報(bào). 2014(08)
[3]高光譜遙感數(shù)據(jù)光譜特征提取算法與分類(lèi)研究[J]. 蘇紅軍,杜培軍,盛業(yè)華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2008(02)
[4]高光譜遙感數(shù)據(jù)最佳波段選擇方法試驗(yàn)研究[J]. 劉建平,趙英時(shí),孫淑玲.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2001(01)



本文編號(hào)：3567951