本文關(guān)鍵詞：基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的高光譜海冰圖像分類

  更多相關(guān)文章： 高光譜海冰圖像 支持向量機(jī) 分類 主動(dòng)學(xué)習(xí) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

【摘要】：海冰是高緯度海域最為突出的海洋災(zāi)害之一。與常規(guī)遙感技術(shù)相比,高光譜監(jiān)測海冰最大的特點(diǎn)就是光譜分辨率高,蘊(yùn)含接近連續(xù)的光譜信息和豐富的空間信息,可以更加精確地區(qū)分海水和不同類型的海冰。高光譜海冰圖像一般使用監(jiān)督分類提高分類精度,典型的方法是基于支持向量機(jī)進(jìn)行分類。對(duì)于高光譜海冰遙感圖像,受條件限制,實(shí)測資料非常稀少,對(duì)樣本進(jìn)行標(biāo)注需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本。但是如果只使用少量的標(biāo)簽樣本訓(xùn)練海冰分類器模型,分類器的泛化性能不好,同樣對(duì)于未標(biāo)簽樣本而言也是一種浪費(fèi)。盡管未標(biāo)記的樣本沒有具體的標(biāo)簽,但是它們的分布卻有可能揭示待處理數(shù)據(jù)本身的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,而且對(duì)分類器模型的泛化能力有一定的提高。所以考慮只有少量標(biāo)簽樣本的情況下,如何有效利用大量未標(biāo)簽樣本的信息可以獲得較好的海冰分類性能,成為海冰監(jiān)測中的一個(gè)關(guān)鍵問題。因此在本文中,對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)進(jìn)行改進(jìn),引入半監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)高光譜海冰圖像進(jìn)行分類。工作內(nèi)容如下:1)詳細(xì)闡述了高光譜圖像分類的基本原理、分類流程,重點(diǎn)介紹了基于監(jiān)督分類的支持向量機(jī)算法,按照從線性到非線性;從二類到多類分類這一思路詳細(xì)分析了支持向量機(jī)分類器的內(nèi)容,并且實(shí)現(xiàn)了支持向量機(jī)的多類分類。2)提出一種基于不確定性準(zhǔn)則和差異性準(zhǔn)則的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法(BvSB+ECBD)。通過高光譜海冰圖像對(duì)該算法的分類性能進(jìn)行了測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與不同的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法和隨機(jī)采樣方法相比,BvSB+ECBD算法可以選擇信息更加豐富且差異性較大的樣本進(jìn)行SVM分類,實(shí)現(xiàn)了利用較少的標(biāo)簽樣本獲得較好的海冰分類性能。最后還測試了BvSB+ECBD算法對(duì)初始訓(xùn)練樣本數(shù)量的敏感度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),初始訓(xùn)練樣本的數(shù)量對(duì)最終分類精度影響不大,但是當(dāng)使用較多的初始樣本時(shí),會(huì)加快算法的收斂速度。3)提出了一種主動(dòng)學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法(BvSB+ECBD+TSVM),當(dāng)只有較少標(biāo)簽樣本時(shí),可以有效利用大量未標(biāo)簽樣本的信息建立海冰分類模型。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中,半標(biāo)簽樣本的選擇融入了主動(dòng)學(xué)習(xí)的思想;最后基于支持向量機(jī)分類器,將主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)順序結(jié)合,進(jìn)一步減少了標(biāo)注成本。通過高光譜海冰圖像對(duì)該算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)提出的BvSB+ECBD+TSVM算法相比于傳統(tǒng)的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法,可以利用較少的標(biāo)簽樣本獲得較高的海冰分類精度,有效克服了對(duì)未標(biāo)簽樣本的錯(cuò)誤評(píng)估,較大提升了分類器的泛化性能。
【關(guān)鍵詞】：高光譜海冰圖像 支持向量機(jī) 分類 主動(dòng)學(xué)習(xí) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 引言10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 高光譜圖像分類的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 海冰監(jiān)測的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究內(nèi)容15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 高光譜圖像分類及SVM算法理論17-29
• 2.1 高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)特點(diǎn)17-19
• 2.2 高光譜遙感圖像分類19-23
• 2.2.1 高光譜圖像分類原理19-20
• 2.2.2 高光譜圖像分類方法20-23
• 2.3 支持向量機(jī)算法理論23-28
• 2.3.1 線性SVM23-26
• 2.3.2 非線性SVM26-27
• 2.3.3 SVM多類分類方法27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于BvSB+ECBD主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的高光譜海冰圖像分類29-42
• 3.1 主動(dòng)學(xué)習(xí)算法簡介29-30
• 3.2 主動(dòng)學(xué)習(xí)模型30-31
• 3.2.1 AL過程模型30-31
• 3.2.2 關(guān)鍵問題31
• 3.3 主動(dòng)學(xué)習(xí)的采樣策略31-36
• 3.3.1 基于BvSB的不確定性準(zhǔn)則32-33
• 3.3.2 基于ECBD的差異性準(zhǔn)則33-35
• 3.3.3 基于BvSB + ECBD的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法35-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析36-41
• 3.4.1 數(shù)據(jù)描述36-37
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)37-38
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于半監(jiān)督和主動(dòng)學(xué)習(xí)相結(jié)合算法的高光譜海冰圖像分類42-53
• 4.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)42-44
• 4.1.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)簡介42-43
• 4.1.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分類介紹43-44
• 4.2 直推式支持向量機(jī)(TSVM)44-46
• 4.2.1 TSVM算法思想44-46
• 4.2.2 TSVM算法改進(jìn)46
• 4.3 主動(dòng)學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的融合46-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析48-51
• 4.4.1 數(shù)據(jù)描述48
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)48-49
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 附錄60-61
• 致謝61

【相似文獻(xiàn)】

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