本文關(guān)鍵詞：基于集成學(xué)習(xí)的全極化SAR圖像分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京大學(xué)》 2015年

基于集成學(xué)習(xí)的全極化SAR圖像分類研究

阿里木·賽買提(Alim.Samat)  

【摘要】：極化SAR具有主動、全天候、全天時、側(cè)視成像、探測信號物理意義明確等優(yōu)勢,近年來一系列商業(yè)化高分辨率星載極化SAR傳感器如RADARSAT-2、ALOS PALSAR、TerraSAR-X、COSMO-SkyMed和Sentinel-1等投入使用,使星載多/全極化SAR圖像在災(zāi)害監(jiān)測、森林遙感、城市化、農(nóng)作物長勢監(jiān)測與制圖等地球環(huán)境監(jiān)測中得到廣泛應(yīng)用。其中,利用全極化SAR (PolSAR)圖像進行地物分類與信息提取一直是一個非常重要的研究方向,當(dāng)前研究主要以新分類方法開發(fā)與分類特征集優(yōu)化為主。然而,從方法適用性角度來看,難以保證某一種或幾種分類方法適用于所有PolSAR圖像分類問題。此外,現(xiàn)有的極化分解方法只能分解出非常有限的地物散射特性,在地物類型較多、復(fù)雜環(huán)境下難以正確區(qū)分不同的地物類型。PolSAR圖像相干斑濾波及特征提取特征優(yōu)化對最后分類結(jié)果具有明顯的影響,而不同濾波器、不同特征選擇方法、不同提取方法間差異性互補信息在PolSAR圖像分類中并沒有得到充分研究。因此,本論文依據(jù)國家自然科學(xué)基金“基于集成學(xué)習(xí)的星載全極化SAR圖像分類與信息解譯”(課題編號：41171323)、國家自然科學(xué)基金委員會(NSFC)-愛丁堡皇家學(xué)會(RSE)合作項目“用于地震災(zāi)害破壞評估的極化SAR圖像處理新方法研究(61211130126)”等對PolSAR高精度信息解譯需求,以集成學(xué)習(xí)理論與方法為分類框架,以多樣性提升和新型分類器研建為重點,從PolSAR圖像相干斑濾波結(jié)果多樣性集成、特征集多樣性優(yōu)化、極限學(xué)習(xí)機新型分類器引入與集成分類為主線,開展集成學(xué)習(xí)新方法在PolSAR圖像地物分類中的應(yīng)用研究。論文以內(nèi)蒙古自治區(qū)上庫力農(nóng)場RADARSAT-2全極化SAR圖像土地覆蓋分類為為主要研究對象,并借助國際通用全極化SAR數(shù)據(jù),提出了若干基于集成學(xué)習(xí)的PolSAR圖像分類方法,并予以全面分析評價。主要研究結(jié)論和創(chuàng)新點：(1)建立了基于濾波結(jié)果多樣性集成的PolSAR圖像分類框架。以提升分類器集成中的成員分類器多樣性為目標(biāo),考慮了單濾波器-單窗口-多分類器集成、同濾波器-多窗口-同質(zhì)多分類器集成、及多濾波器-多窗口-多分類器集成三種提升多樣性的方案。試驗結(jié)果表明以上集成學(xué)習(xí)方法都能不同程度(2%-20%)提高PolSAR圖像分類精度。其中,多濾波器-多窗口-多分類器集成通過輸入數(shù)據(jù)多樣化、分類器多樣化提高了集成學(xué)習(xí)中各成員之間的差異性和互補性,取得最高的分類精度,并可保留圖像更詳細的細節(jié)特征。(2)提出了基于特征重構(gòu)和特征集多樣性集成的PolSAR圖像分類方法,利用PolSAR圖像中計算的多種特征和不同極化分解分量,通過特征提取、特征選擇和特征集成,通過多樣化的特征空間重構(gòu),提升了集成學(xué)習(xí)用于土地覆蓋分類的性能。試驗結(jié)果表明形態(tài)學(xué)剖面、香濃熵、相干矩陣特征值、各向異性度、體散射、表面散射等特征更適于分類。特征選擇、特征提取和分類器多樣性集成能夠顯著提高分類精度。其中,特征選擇多樣性集成優(yōu)于特征提取多樣性集成,特征選擇與特征提取混合多樣性集成方法能取得最好的分類結(jié)果。(3)建立了基于極限學(xué)習(xí)機、核極限學(xué)習(xí)機和極限學(xué)習(xí)機集成的PolSAR圖像分類分類方法。借助集成學(xué)習(xí)中的Bagging和AdaBoost對極限學(xué)習(xí)機的弱特性進行了改進,并提出多核極限學(xué)習(xí)機的Boosting集成方法。結(jié)果表明,極限學(xué)習(xí)機適用于PolSAR圖像分類,且通過Bagging、AdaBoost、多核運算、Boosting集成等改進后,能夠取得更好的分類結(jié)果。(4)研究表明集成學(xué)習(xí)能夠充分集成不同特征集、不同分類器的優(yōu)勢,克服PolSAR影像分類特征區(qū)分能力有限、分類性能不穩(wěn)定等限制,有效提高了上庫力農(nóng)場RADARSAT-2全極化SAR圖像土地覆蓋分類精度,特別是對于極化分解、監(jiān)督性Wishart等常規(guī)方法難以區(qū)分的地物分類效果明顯,同時應(yīng)用于國際上通用測試數(shù)據(jù)集也取得優(yōu)于常規(guī)方法的分類精度。因此,基于濾波結(jié)果多樣性集成和特征集多樣性學(xué)習(xí)分類、基于核極限學(xué)習(xí)機和極限學(xué)習(xí)機集成的分類在PolSAR影像分類中具有較大的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237;P315.9
【目錄】：

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