本文關(guān)鍵詞：高光譜影像概率分類向量機(jī)分類方法研究

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【摘要】：從分析基于支持向量機(jī)和相關(guān)向量機(jī)的高光譜影像分類方法的優(yōu)勢(shì)和不足出發(fā),將基于概率分類向量機(jī)的方法用于高光譜影像分類試驗(yàn)。在貝葉斯理論框架下,概率分類向量機(jī)為基函數(shù)權(quán)值引入截?cái)郍auss先驗(yàn)概率分布,使得不同類別的基函數(shù)權(quán)值具有不同符號(hào)的先驗(yàn)分布,并利用EM算法進(jìn)行參數(shù)推斷,得到足夠稀疏的概率模型,彌補(bǔ)了相關(guān)向量機(jī)選取錯(cuò)誤類別的樣本作為相關(guān)向量的不足,從而有效地提高了模型的分類精度和穩(wěn)定性。OMIS和PHI影像分類試驗(yàn)表明,概率分類向量機(jī)能夠很好地應(yīng)用在高光譜影像分類。
【作者單位】： 信息工程大學(xué);地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜影像 稀疏分類 貝葉斯模型 概率分類向量機(jī) 相關(guān)向量機(jī)
【基金】：地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目(SKLGIE2015-M-3-1;SKLGIE2015-M-3-2) 國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(KLSMTA-201603)
【分類號(hào)】：P237;TP751
【正文快照】： 高光譜遙感技術(shù)的出現(xiàn)是現(xiàn)代遙感技術(shù)的一個(gè)里程碑的發(fā)展[1]。其高光譜分辨率的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)地觀測(cè)時(shí)能夠得到眾多連續(xù)波段的光譜影像,實(shí)現(xiàn)對(duì)地面目標(biāo)反射率的精確描述,達(dá)到精細(xì)探測(cè)識(shí)別地物的目的。高光譜影像分類識(shí)別是高光譜影像處理、分析與應(yīng)用的關(guān)鍵[2]。高光譜影像分類識(shí)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊燕杰;趙英俊;秦凱;陸冬華;;高光譜影像預(yù)處理技術(shù)[J];科技導(dǎo)報(bào);2013年09期

2 楊哲海,馮猛,張燕燕;高光譜影像處理方法的改進(jìn)[J];海洋測(cè)繪;2004年04期

3 原傳綱;張廣有;吳迪;楊哲海;;面向應(yīng)用的高光譜影像分類方法[J];測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào);2007年02期

4 馬莉;范文濤;;高光譜影像加權(quán)波段指數(shù)波段選擇算法[J];黑龍江科技信息;2010年04期

5 楊國(guó)鵬;余旭初;周欣;張鵬強(qiáng);;基于相關(guān)向量機(jī)的高光譜影像分類研究[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2010年06期

6 蘇紅軍;盛業(yè)華;;高光譜影像的改進(jìn)K-均值監(jiān)督式聚類分析方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2012年06期

7 孫偉偉;劉春;施蓓琦;李巍岳;;基于隨機(jī)矩陣的高光譜影像非負(fù)稀疏表達(dá)分類[J];同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年08期

8 易堯華,梅天燦,秦前清,龔健雅;高光譜影像中人工目標(biāo)非監(jiān)督提取的投影尋蹤方法[J];測(cè)繪通報(bào);2004年02期

9 宮大鵬;李之歆;韓建峰;楊哲海;張雅爭(zhēng);;高光譜影像分類及組合分類器的應(yīng)用[J];海洋測(cè)繪;2006年05期

10 舒寧;關(guān)于多光譜和高光譜影像的紋理問題[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2004年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 舒寧;胡穎;;基于地物光譜特征的高光譜影像邊緣提取方法[A];地理空間信息技術(shù)與應(yīng)用——中國(guó)科協(xié)2002年學(xué)術(shù)年會(huì)測(cè)繪論文集[C];2002年

2 董廣軍;紀(jì)松;朱朝杰;;基于局部線性嵌入流形學(xué)習(xí)的高光譜影像分類技術(shù)[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（3）[C];2008年

3 汪瑋;周可法;王金林;周曙光;劉慧;;環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理[A];第十二屆全國(guó)數(shù)學(xué)地質(zhì)與地學(xué)信息學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2013年

4 黃遠(yuǎn)程;張良培;李平湘;;基于最小單形體體積約束的高光譜影像端元光譜提取[A];遙感定量反演算法研討會(huì)摘要集[C];2010年

5 劉慶杰;藺啟忠;王黎明;王欽軍;李慶亭;苗峰顯;;基于CFFT最優(yōu)信噪比的星載高光譜影像噪聲抑制研究[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 路威;面向目標(biāo)探測(cè)的高光譜影像特征提取與分類技術(shù)研究[D];中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué);2005年

2 楊哲海;高光譜影像分類若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2006年

3 杜輝強(qiáng);高光譜遙感影像濾波和邊緣提取方法研究[D];武漢大學(xué);2004年

4 韋瑋;基于多角度高光譜CHRIS數(shù)據(jù)的濕地信息提取技術(shù)研究[D];中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院;2011年

5 龔鑓;基于HDA和MRF的高光譜影像同質(zhì)區(qū)分析[D];武漢大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 魏祥坡;高光譜影像土質(zhì)要素和人工地物分類技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2015年

2 董連鳳;高光譜影像預(yù)處理技術(shù)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2007年

3 祝鵬飛;面向?qū)ο蟮母吖庾V影像地物分類技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

4 楊明;面向分類的高光譜影像特征提取技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2012年

5 張麗;基于投影尋蹤的高光譜影像特征提取與自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2006年

6 曹炳霞;HJ-1A高光譜影像在黃土丘陵區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1083867