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1.
组合分类器及其在高光谱影像分类中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点.由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果.将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略.实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
高光谱影像利用流形学习降维和分类器分类时往往忽略了影像本身的空间特征,这将严重制约最终的分类精度。因此,本文以拉普拉斯特征映射和k-近邻分类器为例,提出了自适应加权综合核距离来同时改进流形学习方法和分类器方法,目的在于改善高光谱影像的分类结果。自适应加权综合核距离同时考虑高光谱影像的光谱特征和空间特征,且能够针对每个像素点自动估算空间邻域来描述空间特征。通过Indian和PaviaU两个数据集来分析和验证本文提出的组合策略,实验结果表明,本文提出的组合策略得到的分类结果明显优于常规拉普拉斯特征映射降维和常规k-近邻分类的组合策略,能够得到更高精度的分类结果。 相似文献
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为了提高高光谱影像分类精度，提出了一种基于生成式对抗网络的高光谱影像分类方法。生成式对抗网络由生成器、判别器和分类器3部分组成，其中生成器用于模拟高光谱样本的数据分布，生成特定类别的样本；判别器是一个二值分类器，用于判断输入的样本是否为真实数据；分类器用于对输入的样本进行分类。利用反向传播算法依次更新生成器、判别器和分类器的网络参数使损失函数最小，从而达到训练网络的目的。生成器和判别器能够模拟高光谱影像的样本分布来辅助训练分类器，因此能够提高高光谱影像的分类精度。分别采用Pavia大学和Salinas高光谱数据集进行分类试验，试验结果表明提出的分类方法能够在小样本条件下提高高光谱影像的分类精度。 相似文献
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提出了一种面向应用的高光谱影像分类方法,旨在从根本上、全方位地削弱各种不利因素对该类影像分类精度的影响.主要包括利用IEM算法获取更为精确的类别分布信息,采用Tabu搜索算法进行原始特征空间的降维,运用基于混合规则的组合分类器来判断待识样本的类别标签.实验表明,按照该方法进行高光谱影像的分类处理,可以得到很高精度的分类结果. 相似文献
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一种利用空间和光谱信息的高光谱遥感多分类器动态集成算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2017,(2)
针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合;其次,计算各个分类器的分类结果,将大多数分类器分类一致的像元列入样本数据;最后,根据待分类像元的邻域像元的标签分类情况,动态地选择合适的方式进行分类器集成。该算法只在空间邻域信息满足一定条件的情况下,才采用空间和光谱信息结合的方法进行处理,即利用空间信息提高算法的灵活性。采用2幅不同传感器的高光谱遥感影像数据对算法进行实验,并与现有5种多分类器动态集成算法进行对比分析。结果表明,本文提出的多分类器动态集成算法可以保持较高的分类精度,并能有效提升高光谱遥感影像分类的稳定性,对于推动高光谱遥感精细分类研究具有一定的理论和实用价值。 相似文献
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张婷婷 《测绘与空间地理信息》2021,44(6):135-137
通过对遥感影像的分类方法及原理的分析,以多光谱遥感影像为依据,采集农田、菜地、居民地等三类地物样本.利用Matlab软件,分别使用最短距离分类器、贝叶斯分类器及BP神经网络分类器三种分类器将遥感影像进行分类实验.通过投票法,融合不同分类器最终的输出结果,将多种分类器的遥感影像分类进行整合,提高了影像的分类精度. 相似文献
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高光谱影像的冗余信息给影像的分类效果带来一定的负面影响。本文利用CB法(CfsSubsetEval评估器结合Best-First搜索策略)与PCA变换两种降维方法,分别结合随机森林分类器对4种多特征融合方案(共8种组合)进行高光谱影像分类对比,基于分类的总体精度、Kappa系数探究提高高光谱影像分类的最佳组合方法。结果表明:①多特征融合可提升高光谱影像的分类效果,两种降维方法的分类精度均随地理特征、纹理特征、指数特征的加入而逐渐提高。②两种降维方法中,经CB法降维后的分类精度均比通过PCA变换降维的分类精度高。在构造的8种组合中,基于所有特征信息(光谱特征、地理特征、纹理特征、指数特征)的CB法分类精度最高,其总体精度为98.01%;Kappa系数为0.969 9。 相似文献
9.
文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱遥感影像分类新方法.利用本文提出的稳定系数进行波段初选择,根据相关系数选择波段组合生成新影像,并对新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的波段组合为最佳波段组合;构建SVM分类器,对最佳波段组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数下与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析.实验结果表明,本文方法能够有效提取最佳波段组合,在SVM算法下获得较高分类精度. 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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结合多分类器的遥感数据专题分类方法研究 总被引：19，自引：1，他引：19
采用标准的多分类器结合方法进行遥感图像的分类研究。首先介绍了标准的多分类器结合的算法,然后以Landsat-TM多光谱遥感数据的土地覆被分类为例,分别给出了抽象级上相同训练特征的多分类器结合、抽象级上不同训练特征的多分类器结合和测量级上的多分类器结合进行土地覆被分类的方法,并进行了实例研究。参与分类器结合的单个分类器包括最大似然分类器,最小距离分类器,马氏距离分类器,K-NN分类器,多层感知器神经网络分类器。分类器的分类精度用总体精度、用户精度、生产者精度、kappa系数和条件kappa系数评价。结果表明,每一种多分类器结合的分类方法都能够比较显著地提高总体分类精度。文章最后对不同多分类器结合方式的优缺点进行了分析。 相似文献
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提出了一种基于误差分析的组合分类器,通过结合两种监督分类方法,提出的算法分别估计了两种监督分类方法在计算过程中的误差,给出了规则输出的置信区间,再根据置信区间的大小对两种分类方法的输出结果进行加权平均,从而得到更精确的规则输出.利用该方法对遥感图像进行分类实验,在不同训练样本分布与不同训练样本数量的情况下,比较新的组合分类器与单一分类器的精度.结果表明新的组合分类器能够取得比单一的分类器更高的分类精度.结果还显示出,两个分类器的独立性越强,组合分类器的效果越好.另外一个实验比较了新的组合分类器与和式规则组合分类器的分类精度,结果仍显示出了新方法的优越性. 相似文献
13.
目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。 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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Ming Shang Shi-Xin Wang Yi Zhou Cong Du 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(9):1333-1340
In this study, we used Landsat-8 imagery to test object- and pixel-based image classification approaches in an urban fringe area. For object-based classification, we applied four machine learning classifiers: decision tree (DT), naive Bayes (NB), random trees (RT), and support vector machine (SVM). For pixel-based classification, we utilized the maximum likelihood classifier (MLC). Specifically, we explored the influence of repeated sampling on classification results with different training sample sizes. We found that (1) except the overall accuracy of NB, those of the other four classifiers increased as the training sample size increased; (2) repeated sampling had a significant effect on classification accuracy, especially for the DT and NB classifiers; and (3) SVM achieved the best classification accuracy. In addition, the performance of the object-based classifiers was superior to that of the pixel-based classifier. The results of this study can provide guidance on the training sample size and classifier selection. 相似文献
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结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于灰度共生矩阵提取遥感影像纹理特征的基础上,针对固定窗口算法的局限性,提出了动态窗口算法;并将不同滑动窗口算法提取的纹理特征与影像灰度组合进行支持向量机(SVM)分类,对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明:影像灰度结合动态窗口算法提取的纹理特征进行SVM分类的分类精度优于灰度结合固定窗口算法提取的纹理特征的分类精度。因此,提出的算法较传统的固定窗口算法更具优势,是一种有效纹理信息提取方法。 相似文献
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基于随机森林的国产小卫星遥感影像分类研究 总被引：5，自引：0，他引：5
近年来随着小卫星数量与传感器类型的快速增加,急需研究和发展快速可靠的小卫星遥感影像分类方法。针对分类方法各具局限性、具体应用中最优分类器选取困难等问题,本文基于多分类器集成学习的思路,引入随机森林(Random Forests)方法用于小卫星遥感影像分类。采用灾害监测预报小卫星(HJ-1)、北京1号小卫星(BJ-1)两种国产小卫星多光谱遥感影像进行试验,并与传统分类方法进行比较,结果表明,随机森林比最大似然分类器(MLC)、支持向量机分类器(SVM)等具有更好的稳定性、更高的分类精度和更快的运算速度,具有很好的适用性。 相似文献
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基于Naive Bayes Classifiers的航空影像纹理分类 总被引：2，自引：1，他引：2
在Naive Bayes Classifiers模型中，要求父节点下的子节点（特征变量）之间相对独立，然而在现实世界中，特征与特征之间是非独立的、相关的。提出一种预处理方法，实验结果表明，该方法明显地提高了分类精度。 相似文献