本文關(guān)鍵詞：極限學(xué)習(xí)機(jī)在高光譜遙感圖像分類(lèi)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 遙感 極限學(xué)習(xí)機(jī) 高光譜圖像 分類(lèi)

【摘要】：針對(duì)高光譜遙感圖像的分類(lèi)問(wèn)題,本文引入極限學(xué)習(xí)的思想,提出了基于分層局部感受野的極限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜分類(lèi)方法。該方法利用光譜特征的局部相關(guān)性,采用兩層的分層結(jié)構(gòu)提取高光譜圖像中的抽象表示和不變特征,可以取得更好的分類(lèi)性能。同時(shí)還分析了算法的不同參數(shù)對(duì)分類(lèi)性能的影響。在兩個(gè)廣泛使用的真實(shí)高光譜數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),同當(dāng)前一些典型的方法做比較,結(jié)果表明該方法具有更高的分類(lèi)性能與較快的訓(xùn)練速度。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感 極限學(xué)習(xí)機(jī) 高光譜圖像 分類(lèi)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著高光譜成像技術(shù)的研究進(jìn)展,高光譜遙感已經(jīng)成為遙感領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一。高光譜圖像上百個(gè)連續(xù)的窄的光譜波段可以用一個(gè)光譜和空間信息的數(shù)據(jù)立方體來(lái)記錄,它覆蓋了一個(gè)從可見(jiàn)光到紅外光范圍內(nèi)較大的光譜波長(zhǎng)范圍[1]。高光譜圖像處理最重要的任務(wù)之一就是分類(lèi),把每

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 諶德榮;宮久路;陳乾;曹旭平;;基于樣本分割的快速高光譜圖像異常檢測(cè)支持向量數(shù)據(jù)描述方法[J];兵工學(xué)報(bào);2008年09期

2 蒲曉豐;雷武虎;張林虎;蔣奇材;;基于Fukunaga-Koontz變換的高光譜圖像異常檢測(cè)[J];紅外技術(shù);2010年04期

3 成寶芝;郭宗光;;高光譜圖像波段間相關(guān)特性研究[J];大慶師范學(xué)院學(xué)報(bào);2013年06期

4 楊龍;易宏杰;李因彥;;遙感高光譜圖像赤潮識(shí)別[J];傳感器世界;2007年05期

5 汪倩;陶鵬;;結(jié)合空間信息的高光譜圖像快速分類(lèi)方法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年21期

6 王立國(guó);孫杰;肖倩;;結(jié)合空-譜信息的高光譜圖像分類(lèi)方法[J];黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

7 馮朝麗;朱啟兵;朱曉;黃敏;;基于光譜特征的玉米品種高光譜圖像識(shí)別[J];江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年02期

8 付歡;龍海南;韓曉霞;;基于冗余字典的高光譜圖像的稀疏分解[J];河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

9 耿修瑞,張霞,陳正超,張兵,鄭蘭芬,童慶禧;一種基于空間連續(xù)性的高光譜圖像分類(lèi)方法[J];紅外與毫米波學(xué)報(bào);2004年04期

10 張綺瑋;機(jī)載高光譜遙感圖像處理軟件系統(tǒng)[J];紅外;2005年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張兵;王向偉;鄭蘭芬;童慶禧;;高光譜圖像地物分類(lèi)與識(shí)別研究[A];成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2004年

2 高連如;張兵;孫旭;李山山;張文娟;;高光譜數(shù)據(jù)降維與分類(lèi)技術(shù)研究[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

3 王成;何偉基;陳錢(qián);;基于波段重組和小波變換的高光譜圖像嵌入式壓縮方法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

4 孫蕾;羅建書(shū);;基于分類(lèi)預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像無(wú)損壓縮[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

5 楊勇;劉木華;鄒小蓮;苗蓬勃;趙珍珍;;基于高光譜圖像技術(shù)的獼猴桃硬度品質(zhì)檢測(cè)[A];走中國(guó)特色農(nóng)業(yè)機(jī)械化道路——中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2008年

6 張曉紅;張立福;王晉年;童慶禧;;HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

7 高東生;高連知;;基于獨(dú)立分量分析的高光譜圖像目標(biāo)盲探測(cè)方法研究[A];國(guó)家安全地球物理叢書(shū)（八）——遙感地球物理與國(guó)家安全[C];2012年

8 馮維一;陳錢(qián);何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標(biāo)探測(cè)算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易維寧;方勇華;;基于核函數(shù)的高光譜圖像信息提取研究[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長(zhǎng)三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

10 蒲曉豐;雷武虎;黃濤;王迪;;基于穩(wěn)健背景子空間的高光譜圖像異常檢測(cè)[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2010年光學(xué)大會(huì)論文集[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 普晗曄;高光譜遙感圖像的解混理論和方法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王亮亮;非線性流形結(jié)構(gòu)在高光譜圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賀智;改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法及其在高光譜圖像分類(lèi)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

4 魏然;基于成像機(jī)理分析的高光譜圖像信息恢復(fù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 葉珍;高光譜圖像特征提取與分類(lèi)算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

6 馮婕;基于軟計(jì)算和互信息理論的遙感圖像地物分類(lèi)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 孫濤;快速多核學(xué)習(xí)分類(lèi)研究及應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 李昌國(guó);基于譜間和校正相關(guān)性的高光譜圖像壓縮方法研究及GPU并行實(shí)現(xiàn)[D];成都理工大學(xué);2015年

9 徐速;基于壓縮感知的高光譜圖像稀疏解混方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

10 南一冰;星載推掃型高光譜運(yùn)動(dòng)成像誤差建模與高精度校正技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 豐爍;高光譜圖像波段選取問(wèn)題的改進(jìn)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 趙偉彥;果蔬干燥過(guò)程中的品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

3 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲(chóng)的高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

4 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)無(wú)損識(shí)別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 王坤;高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)及光譜成像在偽裝評(píng)估方面的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

6 王啟聰;高光譜圖像分類(lèi)的GPU并行優(yōu)化研究[D];南京理工大學(xué);2015年

7 程凱;無(wú)先驗(yàn)信息的高光譜圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

8 李秩期;基于高光譜及多信息融合的馬鈴薯外部缺陷無(wú)損檢測(cè)研究[D];寧夏大學(xué);2015年

9 王健;基于高光譜圖像的馬鈴薯形狀及重量分類(lèi)識(shí)別建模研究[D];寧夏大學(xué);2015年

10 吳蓓芬;偏振高光譜圖像場(chǎng)景仿真及分類(lèi)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：973258