本文關(guān)鍵詞：高光譜──遙感測繪的新機(jī)遇，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國礦業(yè)大學(xué)》 2014年

半監(jiān)督支持向量機(jī)高光譜遙感影像分類

李二珠  

【摘要】：高光譜影像維數(shù)高、波段之間相關(guān)性強(qiáng)等特點(diǎn)，使許多傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)失去了作用。針對高光遙感影像分類而言，訓(xùn)練樣本標(biāo)記不足又是一大挑戰(zhàn)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過利用未標(biāo)記樣本的信息來幫助標(biāo)記樣本提高分類器的學(xué)習(xí)性能，重在解決學(xué)習(xí)過程中訓(xùn)練樣本不足所引起的病態(tài)學(xué)習(xí)問題。本文將半監(jiān)督學(xué)習(xí)思想結(jié)合支持向量機(jī)分類原理引入到高光譜影像分類中，系統(tǒng)地研究了半監(jiān)督分類的基本理論，并基于不同的模型研究了半監(jiān)督支持向量機(jī)高光譜影像分類中的問題，并提出了相應(yīng)的解決思路。論文主要內(nèi)容及結(jié)論如下： (1)鑒于傳統(tǒng)自訓(xùn)練半監(jiān)督分類中未標(biāo)記樣本的選擇主要是基于某一類整體進(jìn)行選擇的策略，容易造成訓(xùn)練樣本的不平衡，提出了一種基于樣本對樣本的未標(biāo)記樣本選擇策略，并結(jié)合該策略構(gòu)建了基于自訓(xùn)練的半監(jiān)督支持向量機(jī)高光譜影像分類算法。通過高光譜影像數(shù)據(jù)對所提出的算法的試驗表明：該半監(jiān)督算法具有較好的穩(wěn)定性和有效地的改善了少樣本情況下支持向量機(jī)的分類性能。 (2)將空間信息引入到半監(jiān)督分類中未標(biāo)記樣本的選擇過程，有效地解決了因為傳統(tǒng)相似性度量方法在高光譜影像中的不適用性，以及對半監(jiān)督分類過程中未標(biāo)記樣本選擇的誤差累積問題，同時通過空間信息有效地擴(kuò)大了訓(xùn)練樣本空間分布信息，提高了分類器訓(xùn)練過程中樣本的信息量。實驗結(jié)果表明，，所提出的結(jié)合空間信息進(jìn)行樣本增選的半監(jiān)督高光譜影像分類算法能夠有效提高高光譜影像的分類精度。 (3)提出了一種基于單視圖多分類器的協(xié)同訓(xùn)練高光譜影像分類算法。在給定高光譜影像和少量標(biāo)記樣本情況下，通過兩種不同的分類方法支持向量機(jī)和K近鄰分類器構(gòu)建了協(xié)同訓(xùn)練算法。分類實驗結(jié)果顯示，所提出的協(xié)同訓(xùn)練算法對高光譜影像分類具有優(yōu)異的性能。研究中發(fā)現(xiàn)，協(xié)同訓(xùn)練對差異信息的挖掘在解決半監(jiān)督分類過程中訓(xùn)練樣本信息量不足等方面優(yōu)勢突出。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TP751
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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