高光譜分類是指利用材料反射光譜信息,對地物類別進(jìn)行研判的一類技術(shù),具有廣泛的應(yīng)用前景。光譜維度高、有標(biāo)記樣本少,同類地物光譜變異等現(xiàn)象,為分類帶來極大的挑戰(zhàn)。早期的分類模型基于“相似的光譜具有相同的類別”這一假設(shè)。高光譜圖像數(shù)據(jù)中不僅僅是一組光譜數(shù)據(jù),更是具有一定空間結(jié)構(gòu)的圖像數(shù)據(jù),特別是同類像元數(shù)據(jù),在空間往往遵循特定的紋理,形狀,輪廓結(jié)構(gòu),因此結(jié)合光譜信息、空間信息的空譜分類器具有更好的分類效果。遙感數(shù)據(jù)分類中,相鄰的像元往往具有相同的類別。進(jìn)一步深化該假設(shè),本文認(rèn)為,勻質(zhì)區(qū)域內(nèi)的像元往往屬于同一類別。普通空譜分類方法會(huì)在邊界附近產(chǎn)生誤分現(xiàn)象。為了解決該問題,本文研究將區(qū)域結(jié)構(gòu)正則應(yīng)用于空譜分類方法上,提高模型的的整體分類效果。主要研究內(nèi)容歸納如下:1)設(shè)計(jì)了基于區(qū)域結(jié)構(gòu)正則的空譜最近鄰分類方法。通過區(qū)域距離約束空譜最近鄰分類器,克服了空譜分類器不具備區(qū)域辨別度的問題。由于采用三個(gè)距離共同加權(quán)組合來擬合數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率分布,具有更高的準(zhǔn)確性。在五個(gè)高光譜數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于區(qū)域正則的空譜最近鄰分類能夠通過區(qū)域約束對邊緣附近進(jìn)行正確的分類,減少空間相鄰、光譜相近異類樣本錯(cuò)分現(xiàn)象,在...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖11高憲譜戍像采章圖

1高光譜成像示意圖于其光譜特性，可以用于礦物探測、植被監(jiān)測[1]、大氣觀控。礦物探測主要是根據(jù)光譜庫礦物質(zhì)光譜曲線來預(yù)測實(shí)

圖15像元X及其沂鄰點(diǎn)采煮圖

7像元ix及其近鄰點(diǎn)示意圖

圖2.14Saunas數(shù)抿單不同標(biāo)記樣太下的分舉精度曲線圖

Salinas數(shù)據(jù)集不同標(biāo)記樣本下的分類精度曲線圖SC數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果據(jù)集數(shù)據(jù)集下，正則參數(shù)0.8，10.1。圖2.15為每章算法與對比方法的分類結(jié)果，20次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均精少量的標(biāo)記樣本時(shí)，由于光譜混合現(xiàn)象，PCA分類具有較

圖2.15KSC數(shù)據(jù)集不同標(biāo)記樣本下的分類精度曲線圖

第二章基于區(qū)域正則的空譜最近鄰分類、同譜異物現(xiàn)象時(shí)，效果有限；而本章方法，結(jié)合區(qū)域一致先方法而言，有明顯的分類優(yōu)勢。

本文編號：3892785