本文關(guān)鍵詞：空間-光譜約束的圖半監(jiān)督高光譜影像分類算法

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【摘要】：高光譜影像數(shù)據(jù)的類標(biāo)簽樣本獲取困難,而在少量標(biāo)簽點(diǎn)情況下的分類精度通常不理想。為此,提出了一種改進(jìn)的空間-光譜約束的圖半監(jiān)督分類算法(spatial-spectral constrained graph-based semi-supervised classification,SS-GSSC)。首先,以歐氏距離結(jié)合RBF(radial basis function)核函數(shù)確定空間相似性權(quán)值;采用光譜相關(guān)角(spectral correlation angle,SCA)計(jì)算光譜相似性權(quán)值;然后,將2種權(quán)值以乘積的形式進(jìn)行組合,對相似性測度進(jìn)行約束;最后,利用標(biāo)簽傳遞算法對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測,獲得分類結(jié)果。通過分別對Indian Pines影像和DC Sub影像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該算法較之以往的分類算法,能更好地消除同類地物圖斑中夾雜異類地物散點(diǎn)的現(xiàn)象,在少量標(biāo)簽點(diǎn)(每類25個)情況下,取得了較高的分類精度。
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院;新疆大學(xué)建筑工程學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)機(jī)械與電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 半監(jiān)督分類 圖 空間-光譜 高光譜遙感
【基金】：中國博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于分形的玉米作物物候動態(tài)檢測算法研究”(編號:2013M542086) 中央高校新青年教師科研啟動基金項(xiàng)目“基于結(jié)構(gòu)推理的農(nóng)作物多參量旱情監(jiān)測方法研究”(編號:CUGL140834)共同資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言高光譜遙感影像分類一直是高光譜遙感領(lǐng)域較為熱門的研究方向,從傳統(tǒng)的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類,到近年來興起的半監(jiān)督分類,國內(nèi)外研究人員已發(fā)展了多種分類算法。然而,多數(shù)算法僅利用光譜相似性測度進(jìn)行分類,對地物的空間信息利用不足。針對此問題,國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的

【相似文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：941384