【摘 要】
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高光谱图像(Hyperspectral Images,HSI)分类作为遥感图像分析的核心手段,一直以来都受到极大的关注,并被广泛的应用在国民经济的相关领域,例如自然资源调查、城市土地利用规划、精细农林业和环境保护等。因此,设计一种合适的、稳定的适用于高光谱分类的方法变的十分重要。本文在多核学习方法的框架下,以充分挖掘样本所包含的内在结构信息和判别性信息为出发点,引入局部二值模式(Local Bin
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高光谱图像(Hyperspectral Images,HSI)分类作为遥感图像分析的核心手段,一直以来都受到极大的关注,并被广泛的应用在国民经济的相关领域,例如自然资源调查、城市土地利用规划、精细农林业和环境保护等。因此,设计一种合适的、稳定的适用于高光谱分类的方法变的十分重要。本文在多核学习方法的框架下,以充分挖掘样本所包含的内在结构信息和判别性信息为出发点,引入局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)、超像素、深度学习等理论和方法,解决高光谱图像边缘像素提取不准确以及预训练阶段耗时严重等问题。主要研究工作如下:(1)针对高光谱图像边缘像素提取不准确的问题,提出了一种基于LBP和超像素的多核学习分类方法。首先,通过熵率超像素分割算法将原始高光谱图像分割为多个超像素。其次,在具有超像素索引的高光谱图像上,利用LBP和加权平均滤波获取图像的超像素间、超像素内以及光谱特征,使用这些特征生成对应的高斯基核。最后,使用复合核方法,来选择不同特征对应的基核权重,以确定不同特征对于给定类别最终分类性能的贡献度,从而实现类别的精确分类。(2)针对基于深度学习的高光谱图像分类方法中耗时和标记样本不足的问题,我们将分层深度卷积神经网络与LBP结合,提出了一个基于LBP和随机批次的多核分类模型。该模型利用高光谱图像的光谱特征、局部纹理特征以及多层卷积特征来完成高光谱图像的分类。与传统的CNN(Convolutional Neural Network,CNN)分类方法相比,该方法可以在提高分类性能的同时,减少训练CNN模型所需的时间和标记样本数量。
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