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1.
针对现有高光谱图像分类方法对空间和谱间信息的利用不充分,限制了地物分类的准确度的问题,该文提出一种基于正交线性判别分析和三维离散小波变换的高光谱图像空谱联合分类算法。该算法首先利用正交线判别分析对高光谱图像进行特征提取和特征缩减;然后将提取后的特征经三维离散小波从不同尺度、频率和方向上分解,以级联的方式获得具有正交类判别信息的空谱融合特征集;最后,将空谱融合特征集作为概率支持向量机的输入特征,分类的结果再通过马尔可夫随机场利用空间上下文信息细化分类图,进一步提升分类准确度。在Indian Pines和Salinas两组数据集上的实验表明,相比其他算法,该算法能达到更高的总体分类准确度和Kappa系数,并且在大部分的地物类别上的分类准确度有着较为明显地提升。 相似文献
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为提高高光谱图像的分类精度,提出了一种融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类方法。首先结合每个像素邻域的光谱信息提取空谱特征向量;考虑到高光谱相邻波段信息具有一定的相关性,先对提取的特征向量进行平均分组,然后从每个区间随机选择若干个波段进行组合,采用具有快速学习能力的超限学习机训练分类器。为提高分类模型的泛化能力,基于集成学习思想,对提取的空谱特征进行多次抽样,训练得到多个弱分类器,最后采用投票表决法得到用于高光谱图像分类的强分类器。采用3个典型高光谱数据进行了分类试验,试验结果表明,提出的算法总体分类精度较优,尤其当训练样本数较少时能取得较高的分类精度。提出的算法具有可调参数少、训练速度快、分类精度高等优点,具有广阔的应用前景。 相似文献
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传统依据图嵌入的高光谱图像维数约简算法多数仅利用光谱信息表征像元间单一关系，忽视了数据间的多元几何结构。本文提出了一种面向高光谱图像分类的空-谱协同正则化稀疏超图嵌入算法（SSRSHE）。该算法首先利用稀疏表示揭示像元之间的相关性，自适应选择近邻，并构建稀疏本征超图和惩罚超图，以有效表征像元间的复杂多元关系，并进行正则化处理。然后利用遥感图像空间一致性原则，计算局部空间邻域散度来保持样本局部邻域结构，并引入样本总体散度来保持高光谱数据的整体结构。在低维嵌入空间中，尽可能使类内数据聚集、类间数据远离，提取鉴别特征用于分类。在Indian Pines和PaviaU高光谱遥感数据集上试验结果表明，本文算法总体分类精度分别达到86.7%和92.2%。相比传统光谱维数约简算法，该算法可有效改善高光谱图像地物分类性能。 相似文献
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为了实现地物精准分类,需要有效地提取与分析高光谱遥感图像中丰富的空—谱信息。提出一种适用于高光谱遥感图像分类的变异系数与卷积神经网络相结合(CV-CNN)的方法。这种新方法引入变异系数的思想来衡量高光谱遥感图像不同波段之间的相似性和差异性,从而提出类间变异系数(CVIE)和类内变异系数(CVIA)的概念。通过计算(CVIE)~2/CVIA的值来剔除高光谱遥感图像中的低效波段,然后提取每个像素的空一谱信息,并对其进行2维矩阵化操作,转化为便于卷积神经网络(CNN)输入的灰度图像,最后采用自行构建的适合于高光谱遥感图像分类的CNN模型进行分类。Indian Pines和Pavia University两组数据的实验结果表明,该方法在两种数据集下的总体精度分别达到98.69%和99.66%,有效地改善了高光谱遥感图像的分类精度。 相似文献
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面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 总被引：2，自引：2，他引：0
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 相似文献
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加权空-谱主成分分析的高光谱图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高高光谱图像的分类精度,有效利用高光谱图像的空间信息和光谱信息对高光谱图像进行预处理,提出了一种新的空-谱联合降维方法——加权空-谱主成分分析(weighted spatial spectral principle component analysis,WSSPCA)算法。该算法结合高光谱图像的物理特性对高光谱图像进行重构,平滑了高光谱图像中存在的奇异点干扰;然后,采用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法对重构后的图像进行降维,降低了波段间的冗余性,有利于后续分类。在2组常用的高光谱数据集Pavia U和Indian Pines上进行实验结果表明,训练样本随机选取每一类地物的5%和10%的情况下,由WSSPCA算法得到的Kappa系数最大值分别达到了0. 955 9和0. 896 1,较基准线分别提高了0. 193 8和0. 205 0,分类结果明显优于其他算法。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(2)
深度学习技术因其在深度挖掘地物特征方面的独特优势为高光谱图像分类提供了技术手段。但是在高光谱图像的像素级地物分类中,由于样本输入尺寸的影响导致深度学习的层数受限,不能充分挖掘高光谱图像中的深度特征,为此提出基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。首先通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取原始高光谱图像中的第一主成分,利用残差网络有效提取地物空谱特征;再通过反卷积算法实现特征图的扩充,将反卷积后不同维度的特征进行多尺度特征融合,充分挖掘高光谱图像中的深度特征信息,进一步提升高光谱图像分类精度。对"珠海一号"卫星拍摄的江苏太湖和安徽巢湖两个区域进行地物分类实验,结果表明,与其他方法相比,该方法有效解决了高光谱图像分类中深度特征提取不足的问题,获得了更好的分类性能。 相似文献
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高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法。首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割。实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果。 相似文献
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非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想。本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取。然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类。最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果。表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法。 相似文献
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传统高光谱图像分类方法主要使用图像的光谱特征信息,没有充分利用高光谱图像的空间特性及样本的其他信息。本文提出了一种基于空间特征与纹理信息的高光谱图像半监督分类方法。首先,将高光谱图像每一像素的光谱特征与其邻域范围内的光谱特征进行结合,得到了这一像素的空-谱特征;然后用灰度共生矩阵提取了高光谱图像的纹理特征,并与空-谱特征进行了融合;最后,用基于图的半监督分类算法进行了分类。通过在Indian Pines数据集和PaviaU数据集上进行试验,结果表明本文提出的方法能取得较高的分类结果。 相似文献
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利用基于光谱维的特征提取方法将原始高光谱图像数据降到一定维数,对降维后的数据采用多尺度自适应加权滤波器(adaptive weighted filters,AWF)进行滤波,将在所有尺度上得到的滤波结果分层融合为新的图像,设计了分层融合框架,有效提取出了高光谱图像中重要的空谱特征,从而提高了分类精度。又将主成分分析(principal component analysis,PCA)算法融入到该框架中,提出了分层融合-主成分分析(hierarchical fusion principal component analysis,HF-PCA)算法。该方法不仅降低了波段间的冗余性,而且削弱了样本的类内差异性,提高了高光谱图像的分类精度。在Indian Pines和Salinas数据库上的实验结果表明,即使在训练样本数量较少的情况下,由HFPCA算法得到的分类精度明显高于其他算法,2种数据总体分类精度的最大值分别为86. 73%和95. 01%,有效提高了高光谱图像的分类精度。 相似文献
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利用高光谱遥感影像的空间纹理特征，可以提高高光谱遥感影像的分类精度。提出了一种多层级二值模式的高光谱影像空-谱联合分类方法。该方法将高光谱影像转化为局部二值模式特征图像获取像元微观特征，基于特征图像生成多层级特征向量获取像元宏观特征。为验证该方法的有效性，选取PaviaU、Salinas和Chikusei高光谱影像数据，利用核极限学习机分类器，分别针对光谱、局部二值模式、多层级二值模式等特征开展实验。结果表明，多层级二值模式空-谱分类总体精度分别达到97.31%、98.96%和97.85%，明显优于传统光谱、3Gabor空-谱等分类方法。该方法可为高光谱影像分类提供更加有效的类别判定特征，有助于提高影像分类精度并获取更加平滑的分类结果图。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
针对传统纹理提取窗口尺度固定,而且影像提取还会受到影像噪声、同物异谱或异物同谱等因素影响的问题,本文提出了一种融合多波段信息的自适应窗口算法。首先,利用多波段信息改进边缘检测算法,再基于边缘检测结果,选择最佳窗口尺度;其次,运用自适应窗口算法和固定尺度窗口算法分别提取影像纹理特征,并结合影像光谱特征进行支持向量机分类,对比分类结果,光谱特征结合自适应窗口纹理的分类精度优于结合固定尺度窗口纹理。表明自适应窗口算法提取纹理特征比固定尺度窗口算法更具优势,融合多波段信息的自适应窗口算法是有效的。 相似文献
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深度学习在高光谱图像处理领域的研究应用不断深入发展,基于深度学习的高光谱图像分类达到了较高的分类精度。目前的分类模型多利用高光谱的图谱特征,但对光谱的诊断性特征及先验信息利用不足,对空谱特征提取过程难以实现有效协同,因而导致分类类别即类内分类不够精细。为了解决以上问题,本文提出一种以多标签数据为输入的共生神经网络模型,在高光谱图谱特征提取的基础上融合光谱诊断特征,实现相对含水量反演及精细分类。首先,通过构建一种新的红边斜率光谱指数实现高光谱图像相对含水量的表征,利用本文提出的自适应分级算法完成相对含水量反演并建立对应的等级标签,与地物种类标签共同构成多标签高光谱数据集。然后,构建共生神经网络架构及内部变维特征提取模块,利用多标签数据提取高光谱图像中空间、光谱和相对含水量的融合特征,提高深度模型对不同含水量地物的区分能力和对所提取特征的协同表达能力,降低模型的复杂度与计算量,完成基于多标签数据集的相对含水量反演引导分类的过程,在扩大传统类间距离的基础上进一步扩大类内距离,从而实现高光谱图像的精细分类。最后,使用实验室采集数据和4个公开的高光谱数据集Lopex、Indian Pines、Pavia University和Salinas进行实验验证。结果表明,本文提出的红边斜率光谱指数可以有效表征地物的相对含水量信息;相对含水量反演引导的分类模型对类内分类精度有较明显的提升,对总体分类结果有一定的改善;与其他机器学习和深度学习分类算法相比,本文算法取得了较好的分类结果,提高了深度分类模型的分类性能和精细程度,实现了精细分类。 相似文献
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高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下：首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对... 相似文献
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高光谱影像空-谱协同嵌入的地物分类算法 总被引：4，自引：4，他引：0
针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建空-谱近邻关系图来保持数据中的流形结构,并在权值设置中增大空间近邻点的权重以增强数据间的聚集性,提取鉴别特征;最后使用SSCNN分类器对降维后的数据进行分类。利用PaviaU和Salinas高光谱数据集进行试验验证,结果表明,与传统的光谱分类算法相比,该算法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。 相似文献
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空-谱信息与稀疏表示相结合的高光谱遥感影像分类 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的高光谱遥感影像分类中多依赖光谱信息而忽视空间信息以及提取的特征维数高的问题,提出了一种空-谱信息与稀疏表示相结合的分类算法。首先,利用最小噪声分离对原始影像进行降维,在此基础上,对主成分图上局部影像块内的所有像素进行重组,并用排序的方法得到旋转不变的空-谱特征。然后,对空-谱特征进行监督学习得到字典,并将提取的测试样本的空-谱特征编码到字典中以得到测试样本的稀疏表示。最后,使用支持向量机分类器(SVM)对高光谱影像进行分类。3组高光谱数据试验表明,与传统的分类方法比较,本文方法能有效提高分类精度。 相似文献