本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的樣本預(yù)選取的高光譜影像半監(jiān)督分類

  更多相關(guān)文章： 高光譜影像 未標(biāo)記樣本預(yù)選取 KFCM聚類算法 SVM 半監(jiān)督分類

【摘要】：針對(duì)高光譜影像中無標(biāo)記樣本對(duì)分類精度的影響問題,運(yùn)用一種改進(jìn)的KFCM聚類算法先對(duì)未標(biāo)記樣本聚類;然后根據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)行未標(biāo)記樣本選取,挑選出的未標(biāo)記樣本位于聚類邊界上可能屬于支持向量;最后使用已有的標(biāo)記樣本和挑選的未標(biāo)記樣本對(duì)支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行訓(xùn)練,直到其分類精度到達(dá)預(yù)期效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將聚類和半監(jiān)督SVM分類相結(jié)合并進(jìn)行未標(biāo)記選取,比省略此過程直接使用SVM進(jìn)行高光譜影像分類的精度高,且該方法穩(wěn)定、可靠。
【作者單位】： 成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜影像 未標(biāo)記樣本預(yù)選取 KFCM聚類算法 SVM 半監(jiān)督分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41201440) 四川省教育廳科研資助項(xiàng)目(15ZA0078)
【分類號(hào)】：P237
【正文快照】： 高光譜遙感因其波段多、光譜分辨率高、能夠獲取豐富的地表光譜信息,廣泛地應(yīng)用于地物的精細(xì)分類中[1-2]。在高光譜影像分類時(shí),若采用監(jiān)督分類,由于高光譜影像具有高維的特征空間,需要大量的標(biāo)記樣本,但獲取標(biāo)記樣本較為困難[3];若采用非監(jiān)督分類,無需使用帶標(biāo)記的訓(xùn)練樣本,分

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本文編號(hào)：749695