【摘 要】
：
In this paper, a new marker selection technique is proposed using SVM over-fitting. The technique is implemented when both spatial and spectral information are extracted for hyperspectral i
【出 处】
：
第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会
论文部分内容阅读
In this paper, a new marker selection technique is proposed using SVM over-fitting. The technique is implemented when both spatial and spectral information are extracted for hyperspectral image classification. Spatial information is extracted using Extended Morphological Profile with duality. Nonparametric feature extraction techniques are used to reduce the redundant and irrelevant information from the spatial and spectral information. VLTSA is performed on the hyperspectral image. One to ten training samples per class are examined and it is concluded that better classification accuracy is obtained when NWFE is used as FE. It is also investigated that even using very low training samples still a reasonably fine classifications can be obtained by using the marker selection method of SVM over-fitting.
其他文献
月球探测是人类开展深空探测的首选目标和热点。具体分析了CE-1号ΔVLBI观测精密确定轨道参数和EOP、CE-2号VLBI观测精密确定轨道参数和ERP、CE-3号VLBI数据改进天平动和着陆器位置、CE-3号VLBI数据精密确定巡视器位置。展望了参考框架转换参数-天体动力学参数的确定。
高光谱遥感影像具有光谱分辨率高及图谱合一等特点,提供了比常规图像传感器更丰富且更精确的光谱信息,使得本来在宽波段范围内不可探测的物质,在高光谱遥感中可以被探测到,因此,与其他技术相比,高光谱遥感技术在地表物质的识别、分类以及感兴趣目标信息的提取等方面具有的更大的优势.但受到光照不均一性等因素的影响,在同一幅高光谱图像上,即使完全相同的地物成分组成的像元,其特征光谱间也存在一定的差异,图像上同一种端
随着传感技术的进步,传感器的性能得到极大的提高,从而使获得的高光谱图像更加清晰.尽管如此,在高光谱图像的获取过程中,仍然不可避免的有所退化,比如,噪声污染、条带腐蚀、数据缺失等等.退化的图像不仅在视觉上效果不好,而且影响进一步在诸如,城市规划、农业、森林保护等方面的应用,因此,对获取的高光谱图像进行预处理是非常必要的,并且已经成为一个热门的研究领域.本文利用低秩矩阵恢复的方法(LRMR)进行去噪实
本文主要介绍了亚像元变化检测的各种方法的优势与不足，在利用传统的空间吸引力模型和像元置换等算法进行亚像元定位时，只考虑了局部空间最大化而未考虑全局影像的结构信息;为了融入全局影像的结构信息，产生了基于遗传算法的亚像元定位方法和基于BP神经网络的亚像元定位方法，但由于缺乏定位影像的先验信息，仍然无法达到理想的精度;为了解决缺乏先验信息的欠定问题，产生了基于正则化的亚像元定位方法，通过加入定位影像地表
高光谱遥感目标探测主要是利用目标与背景在光谱特征上存在的差异进行检测识别.但由于遥感成像系统的设计限制,为保证一定信噪比,高光谱遥感成像系统中空间分辨率往往不高,目标通常处于亚像元级.目标丰度过小,会造成目标光谱特征不明显,探测精度下降.尤其是受到背景光谱的影响,不同空间尺度下目标的光谱特征会产生变化,因而对于不同背景下的高光谱目标探测,足够的空间分辨率通常是保证较高探测精度的必要条件.本文以绿色
传统的光谱分类方法和光谱—空域联合分类方法,其本质都是寻求一种合理有效的相似性度量,实现准确的目标分类.光谱分类方法基于光谱相似性度量进行分类;而光谱—空域分类方法在考虑光谱相似性的同时,还利用了空域相似性.这种空域相似性依赖空域邻域信息,如组合核方法中的邻域均值相似性、图像分割和形态学方法中的邻域像素连通性等.从本质上来看,这些光谱—空域分类方法都在试图描述邻域像素所构成的局部区域之间的某种相似
近几年,形态学成份分析作为一种空间信息提取技术而广泛应用于遥感图像分类等应用中.然而,传统的形态学成份分析只是把图像分解成卡通和纹理成份,而忽视了在遥感图像中还包含了各种不同类型的纹理特征.因此本文在传统形态学成份分析的基础上,提出了一种多形态学成份分析方法,该方法可以基于不同的纹理特征,从而把一幅遥感图像分解成多对形态学成份,使得每一对形态学成份代表了一种特定类型的纹理特征.
针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的近邻保持线性判别嵌入(NPLDE)监督线性流形学习特征提取方法.类内的紧性和类间的可分性通过类内近邻图和类间近邻图刻画,该方法有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题.通过不同情形下高光谱数据的分类实验验证该方法的有效性
高光谱遥感影像具有图谱合一的有点,能够以较高的光谱争端能力对地物目标进行精细分类与识别,大大增强了地物信息的提取能力.近年来,随着对地观测传感技术的不断发展,高光谱遥感影像的空间分辨率正在逐步提升,影像空间细节特征得到更加精确表达,地物的纹理、形状、次存以及相邻地物的拓扑关系得到更清晰的呈现.利用空-谱关系构造多源遥感特征能够有效的提高高光谱遥感影像的解译精度.在本文中作者将进一步构造混合字典-分
高光谱遥感数据具有光谱分辨率高、图谱合一、光谱波段范围广等优点,在对地观测时可以获得许多连续的波段,携带的地物信息非常丰富,可以更加精细地刻画地物的细节信息,进而准确地识别地物.近年来,如何准确、高效地对高光谱遥感影像进行分类,已经成为了研究热点.半监督分类研究在少量的训练样本条件下,利用大量的未标记样本来提高分类精度成为了一种很好的解决方法.Zhou等提出tri_training算法,该算法与其