基于主动学习的高光谱海冰图像分类

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海冰是高纬度海域最为突出的海洋灾害之一。与常规遥感技术相比,高光谱监测海冰最大的特点就是光谱分辨率高,蕴含接近连续的光谱信息和丰富的空间信息,可以更加精确地区分海水和不同类型的海冰。高光谱海冰图像一般使用监督分类提高分类精度,典型的方法是基于支持向量机进行分类。对于高光谱海冰遥感图像,受条件限制,实测资料非常稀少,对样本进行标注需要耗费大量的时间和成本。但是如果只使用少量的标签样本训练海冰分类器模型,分类器的泛化性能不好,同样对于未标签样本而言也是一种浪费。尽管未标记的样本没有具体的标签,但是它们的
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