發(fā)布時(shí)間：2017-11-27 11:16

  本文關(guān)鍵詞：利用多特征融合和集成學(xué)習(xí)的極化SAR圖像分類(lèi)

  更多相關(guān)文章： 極化合成孔徑雷達(dá) 集成學(xué)習(xí) 監(jiān)督分類(lèi)

【摘要】：該文提出了一種利用多特征融合和集成學(xué)習(xí)的極化SAR圖像監(jiān)督分類(lèi)算法。該算法首先提取極化SAR圖像的多重特征,包括EPFS特征,Hoekman分解特征,Huynen分解特征,H/alpha/A分解特征以及擴(kuò)展四分量分解特征。為保證集成學(xué)習(xí)中基本分類(lèi)器的差異性與準(zhǔn)確性,算法從5組特征集中每次隨機(jī)選取兩組不同的特征進(jìn)行串聯(lián)融合,作為SVM分類(lèi)器的輸入。最后,利用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)算法將所有基本分類(lèi)器的預(yù)測(cè)概率集成輸出最終分類(lèi)結(jié)果。像素級(jí)和區(qū)域級(jí)的分類(lèi)實(shí)驗(yàn)表明了該文算法的有效性。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)雷達(dá)技術(shù)研究所;上海衛(wèi)星工程研究所;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目(20131108,20140155) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61271401,41501414) 復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(EMW201504)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 1 引言 合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種先進(jìn)的微波成像系統(tǒng)[1],主動(dòng)發(fā)射電磁波并接收目標(biāo)的散射回波實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的探測(cè),具有全天時(shí)、全天候和高分辨率成像的遙感對(duì)地觀測(cè)能力。SAR圖像分類(lèi)是SAR圖像解譯的重要研究?jī)?nèi)容,在地質(zhì)勘探、地形制圖、植被生長(zhǎng)狀況

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 袁漢寧;;雙層多示例集成學(xué)習(xí)[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2011年05期

2 俞揚(yáng);周志華;;集成學(xué)習(xí)中完全隨機(jī)學(xué)習(xí)策略研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年17期

3 張滄生;崔麗娟;楊剛;倪志宏;;集成學(xué)習(xí)算法的比較研究[J];河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年05期

4 陳凱;;基于聚類(lèi)技術(shù)的集成學(xué)習(xí)差異性研究[J];南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年04期

5 李凱;崔麗娟;;集成學(xué)習(xí)算法的差異性及性能比較[J];計(jì)算機(jī)工程;2008年06期

6 潘志松;燕繼坤;;少數(shù)類(lèi)的集成學(xué)習(xí)[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

7 陳凱;馬景義;;一種選擇性SER-BagBoosting Trees集成學(xué)習(xí)研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2009年09期

8 陳全;趙文輝;李潔;江雨燕;;選擇性集成學(xué)習(xí)算法的研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年02期

9 張燕平;曹振田;趙姝;鄭堯軍;杜玲;竇蓉蓉;;一種新的決策樹(shù)選擇性集成學(xué)習(xí)方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年17期

10 饒峰;;核機(jī)器集成學(xué)習(xí)算法的誤差分析[J];重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 關(guān)菁華;劉大有;賈海洋;;自適應(yīng)多分類(lèi)器集成學(xué)習(xí)算法[A];第二十五屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2008年

2 劉伍穎;王挺;;一種多過(guò)濾器集成學(xué)習(xí)垃圾郵件過(guò)濾方法[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

3 葉紅云;倪志偉;陳恩紅;;一種混合型集成學(xué)習(xí)演化決策樹(shù)算法[A];2005年“數(shù)字安徽”博士科技論壇論文集[C];2005年

4 李燁;蔡云澤;許曉鳴;;基于支持向量機(jī)集成的故障診斷[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

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

1 阿里木·賽買(mǎi)提(Alim.Samat);基于集成學(xué)習(xí)的全極化SAR圖像分類(lèi)研究[D];南京大學(xué);2015年

2 王永明;集成回歸問(wèn)題若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華東師范大學(xué);2015年

3 常征;基于混合集成學(xué)習(xí)的眼部與四肢交互動(dòng)作建模與識(shí)別[D];北京科技大學(xué);2016年

4 張春霞;集成學(xué)習(xí)中有關(guān)算法的研究[D];西安交通大學(xué);2010年

5 劉天羽;基于特征選擇技術(shù)的集成學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2007年

6 尹華;面向高維和不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)的集成學(xué)習(xí)研究[D];武漢大學(xué);2012年

7 王清;集成學(xué)習(xí)中若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

8 方育柯;集成學(xué)習(xí)理論研究及其在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2011年

9 侯勇;特征提取與集成學(xué)習(xí)算法的研究及應(yīng)用[D];北京科技大學(xué);2015年

10 李燁;基于支持向量機(jī)的集成學(xué)習(xí)研究[D];上海交通大學(xué);2007年

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

1 高偉;基于半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)的情感分類(lèi)方法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

2 宋文展;基于抽樣的集成進(jìn)化算法研究[D];廣西大學(xué);2015年

3 湯瑩;遷移與集成學(xué)習(xí)在文本分類(lèi)中的應(yīng)用研究[D];江蘇科技大學(xué);2015年

4 劉政;基于知識(shí)元和集成學(xué)習(xí)的中文微博情感分析[D];大連理工大學(xué);2015年

5 丘橋云;結(jié)合文本傾向性分析的股評(píng)可信度計(jì)算研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

6 秦海;融合非標(biāo)記樣本選擇的集成學(xué)習(xí)研究[D];湘潭大學(xué);2015年

7 李想;基于多示例的集成學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

8 李震宇;基于集成學(xué)習(xí)的數(shù)字圖像隱寫(xiě)定量分析[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

9 王希玲;基于選擇性集成學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法研究[D];青島科技大學(xué);2016年

10 陳范曙;基于信息整合的藥物相關(guān)信息挖掘方法研究[D];華東師范大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1231674