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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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为提高对环境与灾害监测预报小卫星1A(HJ-1A)星遥感数据分类的精度,首先将HJ-1A星HSI高光谱数据和CCD多光谱数据进行GS(Gram-Schmidt)融合,然后利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel PCA,KPCA)分别对融合后的高光谱图像进行降维处理.KPCA降维时采用高斯、线性和多项式3种核函数,根据特征提取效果评价结果,选择累积贡献率较大的多项式核函数.最后,分别对融合后的高光谱图像、PCA主成分图像和基于多项式核函数的KPCA主成分图像进行模糊C均值分类.实验结果表明,KPCA对融合后高光谱图像的特征提取得到了较好的效果,同时提高了分类精度和效率. 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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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
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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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递归滤波与KNN的高光谱遥感图像分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了有效去除高光谱图像中的噪声,强化空间结构,充分利用地物目标的空间上下文信息,提升高光谱图像的分类精度,提出一种基于递归滤波(recursive filtering,RF)和KNN(k-nearest neighbor)算法的高光谱图像分类方法。首先,利用主成分分析法对高光谱图像进行降维;其次,通过RF算法对降维后的主成分图像进行滤波,以增强遥感图像的轮廓特征;然后,采用KNN算法计算测试样本与不同类别训练样本的欧式距离,根据比较k个最小欧式距离的平均值得到测试样本所属类别;最后,在2个典型的数据库上进行实验验证,并分析所提算法中不同参数对分类精度的影响。实验结果表明,RF算法可以有效地去除噪声点,强化图像轮廓,与其他高光谱图像分类方法相比,该方法在分类准确性方面表现突出。 相似文献
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为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出了一种联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法。该方法通过局部二值模式从降维影像中提取空间纹理特征,以线性加权求和核为多核组合方式,与原始光谱特征结合构造混合核极限学习机模型,实现影像的地物分类。为了验证该方法的有效性,利用Indiana和Pavia U两组高光谱影像数据进行实验,总体分类精度分别达到99.23%和94.95%。结果表明该方法分类效果优于纯光谱分类、纯局部二值模式空间分类、GLCM空-谱分类以及3Gabor空-谱分类方法,有效地改善了高光谱影像分类结果,获得更加平滑的分类结果图。 相似文献
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高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。 相似文献
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目标探测是高光谱图像的重要应用之一.目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的.在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足.本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法.该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征.针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离.使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果. 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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基于改进SVM算法的高分辨率遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(3)
针对面向对象高分辨率遥感影像分类样本维数多、数据量大的特点,提出了一种简单的支持向量机(support vector machine,SVM)改进算法。首先对原始样本数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)实现降维,对降维后的样本数据进行SVM分类器训练,利用网格搜索法得出降维数据的最佳参数;以此参数作为基准,对基于原始样本数据的SVM分类器参数搜索范围进行重新设定,从而快速获取原始样本数据的最佳SVM分类器参数,并实现分类。利用2景World View2高分辨率影像分别对城市土地利用以及林木树种进行分类实验,比较分析传统SVM算法、仅基于PCA降维样本数据的SVM算法以及改进的SVM算法在分类精度与效率方面的差异。实验结果表明,改进的SVM算法能够快速有效地寻找最佳SVM分类器参数,并获得较高的分类精度。 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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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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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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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