高光譜遙感是對(duì)地觀測的主要手段之一,同時(shí)亦是目前遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著硬件設(shè)備日新月異的發(fā)展與采集數(shù)據(jù)的不斷豐富完備,高光譜圖像分類得到了廣泛應(yīng)用,涌現(xiàn)出了很多通用與專用的分類算法,以及特定的集成系統(tǒng)。但是高光譜圖像分類在算法層面與系統(tǒng)層面仍面臨著很多挑戰(zhàn),比較突出的有:高光譜圖像維數(shù)過高和標(biāo)記樣本相對(duì)較少之間的矛盾以及由此產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)困難與維數(shù)災(zāi)難;常用的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在高光譜圖像分類應(yīng)用中面臨高空間與時(shí)間復(fù)雜度,以及資源受限情況下的內(nèi)存溢出、難以實(shí)時(shí)計(jì)算等瓶頸問題。在實(shí)際工程應(yīng)用中,在不降低精度的前提下,實(shí)時(shí)性是遙感系統(tǒng)最重要的考量之一。論文緊緊圍繞上述問題開展研究,取得了以下幾個(gè)成果:第一,針對(duì)高光譜圖像的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及樣本之間的關(guān)聯(lián),提出了基于加權(quán)低秩表示的高光譜圖像降維算法。它旨在改善線性判別分析中的散度矩陣估計(jì)并解決小樣本情況下的奇異矩陣與病態(tài)問題。該方法在傳統(tǒng)低秩表示模型的基礎(chǔ)上引入了局部加權(quán)正則以保證高光譜圖像在高維空間的局部結(jié)構(gòu)在低秩子空間依舊能夠得到保持。論文使用增廣拉格朗日乘子法進(jìn)行迭代求解。論文同時(shí)提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾呐袆e字典構(gòu)造方法。其二者的有機(jī)結(jié)合,... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：145 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

驗(yàn)三：WLIndianPineLRR+LDA在es圖像上IM在大樣本集MFs字典大小集上的降維性小對(duì)不同方法

38(d) (e) (f)Asphalt Meadows Gravel Trees Metal sheets Bare soil Bitumen Bricks Shadows圖2.4 Pavia University 圖像在小樣本訓(xùn)練集(每類 8 個(gè))下的分類圖示 (a) Base (b) PCA+LDA(c) IMFs+LDA (d) WLRR+LDA (e) LRR+LDA (f) Ground Truth

42(e) (f) (g)圖2.6 Salinas 圖像在小樣本訓(xùn)練集(每類 8 個(gè))下的分類圖示 (a) Base (b) PCA+LDA(c)IMFs+LDA (d) LDA (e) WLRR+LDA (f) LRR+LDA (g) Ground Truth實(shí)驗(yàn)二：字典大小對(duì) WLRR 的降維性能的影響本實(shí)驗(yàn)來調(diào)查字典大小如何影響 LRR 與 WLRR 的降維性能。如同文獻(xiàn)[128]所分

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]星載近紅外高光譜CO2遙感進(jìn)展[J]. 畢研盟,王倩,楊忠東,谷松巖,吳榮華,劉成保.  中國光學(xué). 2015(05)
[2]基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的魯棒半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法[J]. 楊南海,黃明明,赫然,王秀坤.  軟件學(xué)報(bào). 2012(02)
[3]高光譜中的Hughes現(xiàn)象與低通濾波器的運(yùn)用[J]. 楊哲海,李之歆,韓建峰,宮大鵬.  測繪學(xué)院學(xué)報(bào). 2004(04)
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碩士論文
[1]高光譜圖像的異常目標(biāo)檢測及亞像元定位研究[D]. 朱鳳陽.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3294144