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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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高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。 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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自训练方法被广泛应用于高光谱影像分类任务中以解决标记样本获取困难的问题。传统的自训练方法不仅忽略了高光谱影像所能提供的空间信息,导致最终分类精度受到影响;同时在每次迭代过程中都需要完成一次对未标记数据的分类任务,导致需要大量的时间成本。因此,针对上述问题,本文提出了一种基于空间—光谱信息的快速自训练方法用于高光谱影像分类。与传统的自训练方法不同,该方法在迭代过程中使用空间—光谱信息对未标记数据进行筛选完成标记样本的扩充,而不是使用分类器对未标记样本进行分类。首先针对初始标记样本使用空间邻域块选择空间近邻点,然后使用自适应阈值对空间近邻点进行二次筛选得到空谱近邻点赋予标记,最后根据扩充后的标记样本对分类器进行训练完成分类任务。结果表明,在Washington DC Mall Subimage高光谱数据集中每类分别选择2个和10个训练样本时,整体分类精度分别达到了93.17%和95.43%;而在Indian Pines数据集中整体分类精度分别达到了59.75%和86.13%。我们提出的结合空间—光谱信息的快速自训练方法和对比方法相比,我们的方法有明显的提升。 相似文献
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高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果. 相似文献
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近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于... 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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以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。 相似文献
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Hyperion高光谱影像中的坏线将直接影响后续应用的准确性。针对Hyperion高光谱辐射率数据的特点,考虑影像中坏线像元与邻近像元在空间和光谱上的相似性,提出了一种局部空间-光谱相似性测度（local spectral-spatial similarity measure,LS3M）,以实现对Hyperion高光谱数据的描述和坏线修复。LS3M由空间和光谱两部分的相似性测度构成,前者为欧氏距离度量,后者组合了Canberra距离和光谱相关角（spectral correlation angle,SCA）。考虑到Hyperion高光谱不同波段的辐射率特性,引入信息熵对SCA进行约束。针对相似像元的邻近搜索问题,引入相似度均值与方差对光谱相似性阈值进行动态调整。为验证该方法的有效性,选取了沙漠、草原、森林、城郊、沿海城市和内陆城市6种典型场景的Hyperion高光谱数据进行模拟坏线的定量误差分析和真实坏线的定性评价;通过与邻域均值法及常规光谱相似性测度的对比,证实LS3M法坏线修复精度更高,稳定性更好。 相似文献
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通过高光谱遥感图像空间邻域内光谱特征的变化,研究了邻域光谱度量指数;根据邻域内端元光谱特征的变化,提出了邻域独立端元指数提取图像的空间维细节信息。通过真实高光谱遥感图像检验,两类邻域指数能够较好地提取高光谱遥感图像中的细节,为进一步结合空间维、光谱维特征的高精度目标探测与识别创造了有利条件。 相似文献
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小样本的高光谱图像降噪与分类 总被引：1，自引：0，他引：1
在样本数目稀少情况下实现高光谱图像精细分类是个挑战性的问题。高光谱图像信噪比提高比较困难,噪声大小对分类结果有最直接的影响。利用高光谱图像相邻波段之间的相关性和相邻像素之间的相关性,提出多级降噪滤波的高光谱图像分类方法,通过改进的两阶段稀疏与低秩矩阵分解方法,去除高光谱图像中能量较高的噪声,利用主成分分析方法去除高光谱图像中能量较低的噪声,引导滤波方法去除分类结果图中的"椒盐噪声"。选取两幅真实高光谱图像进行实验,结果表明,两阶段稀疏与低秩矩阵分解法和主成分分析法两种降噪方法具有较强的互补性;引导滤波方法使得分类图更加平滑且分类精度更高。与其他光谱空间分类方法相比,本文方法分类精度更高,且在样本极少时能获得很高的分类精度。 相似文献
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空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混 总被引：2，自引：1，他引：1
非负矩阵分解(NMF)技术是高光谱像元解混领域的研究热点。为了充分利用高光谱图像中丰富的空间与光谱相关性特征,改善基于NMF的高光谱解混算法性能,提出一种结合了空间与谱间相关性分析的NMF解混算法。算法针对NMF的通用性和局部极小问题,引入并结合高光谱图像两种典型的相关性特征,具体包括:基于马尔可夫随机场(MRF)模型,建立描述相邻像元空间相关特征的约束;通过复杂度映射技术,建立描述相邻波段谱间相关(光谱分段平滑)特征的约束;并将上述两种约束同时引入NMF解混目标函数中。实验结果表明,对于一般自然地物场景或人造地物场景,相对于分段平滑和稀疏约束的非负矩阵分解(PSNMFSC)、交互投影子梯度的非负矩阵分解(APSNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)这3种代表性NMF解混参考算法,该算法可进一步提高高光谱解混精度;对于空间相关或谱间相关特征中某一种不显著的特殊场景,也具有更好的适应能力。通过将空间相关和谱间相关特征相结合,较全面地反映了高光谱数据与解混相关的重要特征,能够对绝大多数真实高光谱数据进行高精度解混,对高光谱解混及后续应用领域相关研究均具有参考价值。 相似文献
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高光谱遥感影像的波段光谱特征是各类地物内在物理化学性质的反映,在对不同地物进行分类与识别时具有巨大潜能,但由于其波段多造成的信息冗余,需要对高光谱数据进行有效降维,以提高高光谱影像的分类准确度。本文提出了基于判别局部片排列的流形学习算法（DLA）对Hypersion高光谱数据进行降维,通过对局部样本数据进行流形学习框架内的优化训练,将原始光谱特征空间转换为低维的最优判别流形子空间,然后在该子空间内利用最大似然分类器对Hypersion影像中的每个像素进行分类,并与主成分分析（PCA）、原始光谱特征（spectral）降维方法的分类效果进行比较。结果表明,DLA能够有效提高高光谱数据的分类准确度,对不同树种分类取得了满意效果。 相似文献
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常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经网络提取特征,“端到端”的估计混合像元丰度值;模型使用了批量归一化、池化和Dropout方法避免过拟合现象。试验结果表明,多维卷积网络协同方法的引入能更有效地提取空-谱特征信息,与其他的卷积网络解混模型相比,估计的混合像元丰度精度有显著提高。 相似文献