【摘 要】
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针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室; 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心; 福州大学福建省空间信息工程研究中心; 福州大学数学与计算机科学学
【基金项目】
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福建省科技厅引导性项目(2017Y01010103);福建省自然科学基金项目(2017J01464);福建省中青年教师教育科研项目(JAT160087)~~
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针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。
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