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1.
针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。 相似文献
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多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。 相似文献
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利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区 总被引：2，自引：0，他引：2
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。 相似文献
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对比分析线性核函数和非线性核函数支持向量机算法在样本类别不足情况下城市高光谱影像分类中的应用。选用张掖地区高光谱影像作为试验区,依据高分影像和地面调研信息获取参考样本数据,利用非线性核函数和线性核函数的支持向量机进行影像分类,获取每一类别的分类后验概率图,对分类后验概率图采用0.2,0.4,0.6,0.8,0.9的后验概率截断,分析不同截断概率下的地物分类精度变化情况,结果表明：线性核函数和非线性核函数SVM方法的结论相似,随着截断概率的增加,分类结果中用户精度提高或保持稳定,制图精度下降或保持稳定,总体分类精度先提高后降低,但波动幅度不大。所以,SVM的后验概率可以用于指导类别不足时城市高光谱影像的分类。通过分析各类地物的混淆矩阵,可知,非线性核函数的SVM方法比线性核函数SVM方法更敏感,在低后验概率下就可以准确提取出未分类信息,而线性核函数SVM在高后验概率下才能提取出未分类信息,而且还混入了许多训练过的类别信息。所以,非线性核函数SVM方法的分类精度更稳定,利用后验概率提取未分类信息的可信度更高。 相似文献
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对比分析了线性核函数和非线性核函数支持向量机(SVM)算法在样本类别不足情况下城市高光谱影像分类中的应用。选用甘肃张掖地区高光谱影像作为试验区,依据高分影像和地面调研信息获取参考样本数据,利用非线性核函数和线性核函数的支持向量机进行影像分类,获取每一类别的分类后验概率图,并对分类后验概率图采用0.2、0.4、0.6、0.8、0.9的后验概率截断,分析了不同截断概率下的地物分类精度变化情况。结果表明,线性核函数和非线性核函数SVM方法的结论相似,随着截断概率的增加,分类结果中用户精度提高或保持稳定,制图精度下降或保持稳定,总体分类精度先提高后降低,但波动幅度不大。因此,SVM的后验概率可以用于指导类别不足时城市高光谱影像的分类。通过分析各类地物的混淆矩阵可知,非线性核函数的SVM方法比线性核函数SVM方法更敏感,在低后验概率下就可以准确提取出未分类信息,而线性核函数SVM在高后验概率下才能提取出未分类信息,而且还混入了许多训练过的类别信息。非线性核函数SVM方法的分类精度更稳定,利用后验概率提取未分类信息的可信度更高。 相似文献
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基于主动学习和空间约束的高光谱影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱影像具有数据量大、波段数多和信息冗余等问题,其分类一直是目前的一项研究热点。针对高光谱影像分类存在的问题,本文提出了一种利用主动学习和空间约束的高光谱影像分类方法。首先利用样本的先验分布状态建立样本的置信度模型,迭代选择最有"价值"的样本扩充训练样本库,以此训练最优的支持向量机分类器对高光谱影像进行分类,然后利用马尔科夫随机场(Markov Random Fields,MRF)引入空间信息,优化分类结果。文中在Indian Pines数据集上验证提出方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法通过样本的先验信息训练最优的SVM模型,能够有效地分类不同地物,总体分类正确率达到88%以上。 相似文献
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提出了在支持向量机(support vector machine,SVM)方法中采用遗传模糊C均值(FCM)进行样本预选取的方法,旨在保留最优分类超平面附近的样本点,去除远处样本点,使训练样本集减小,消除冗余,从而减小所需内存。并以航空影像中的居民地为例进行分析,结果表明,按比例减少样本集后的分割结果与用原样本集的基本一样。 相似文献
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针对PolSAR分类易受散斑噪声影响出现"椒盐"现象的问题,提出一种CNN结合SLIC算法的PolSAR分类方法。选取荷兰Flevoland地区机载L波段全极化数据作为实验数据,通过Pauli、Huynen和Yamaguchi分解获取了9维特征向量,利用指定窗口尺寸内像素在特征维度的分布特征作为CNN的输入端,在选取实际标签作为训练集进行训练的基础上,通过对网络学习率和随机失活率等参数调整优选,经过200次迭代将影像分为大豆、小麦和建筑等15种地类,并结合SLIC算法获取区域化分类结果。实验结果显示总体分类精度达到97%,Kappa系数为0.94,效果明显优于传统SVM和Random Forest分类算法,同时对国产高分三号全极化数据进行了分类,证明了该分类算法的有效性。 相似文献
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提出了一种充分利用阴影实现自动分类与后处理相结合的建筑物自动提取方法:首先根据阴影和植被自动检测结果并选定裸地样本确定预分类CMap图,并设计了基于偏移阴影分析的建筑物样本自动提取方法,结合支持向量机（support vector machines,SVM）分类模型将影像分为阴影、植被、建筑物、裸地4大类以提取建筑物初始结果;通过形态学处理提升区域完整性,区域增长补充漏检区域,利用设计的相交边界阴影比率筛除无阴影的非建筑物等措施,进行后处理优化获取最终结果。实验表明,充分利用阴影信息,不仅能准确、全面地获取各类样本,保证分类精度,与后处理优化策略紧密结合,大幅度提高了正确率和完整度;并且自动化程度得到有效提高,更适用于城郊区域建筑物的提取。 相似文献