【摘 要】
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本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学习策略进行有机结合,充分利用了各像元的丰度信息来辅助分类决策;同时,算法中设置了权重系数,用来调节“丰度最均匀”与“最易误分”像元比重。该算法可有效提高分布较少的类别的识别精度,利用更少的标记样本实现更高的总体分类精度,有效减轻样本标记工作量,这对于大尺度的作物识别与监测具有重要
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所 北京市朝阳区大屯路甲20号北 100101
【出 处】
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第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会
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本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学习策略进行有机结合,充分利用了各像元的丰度信息来辅助分类决策;同时,算法中设置了权重系数,用来调节“丰度最均匀”与“最易误分”像元比重。该算法可有效提高分布较少的类别的识别精度,利用更少的标记样本实现更高的总体分类精度,有效减轻样本标记工作量,这对于大尺度的作物识别与监测具有重要意义。
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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
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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.
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