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针对高光谱影像分类面临的小样本问题,提出了一种深度少样例学习算法,该算法在训练过程中通过模拟小样本分类的情况来训练深度三维卷积神经网络提取特征,其提取得到的特征具有较小类内间距和较大的类间间距,更适合小样本分类问题,且能用于不同的高光谱数据,具有更好的泛化能力。利用训练好的模型提取目标数据集的特征,然后结合最近邻分类器和支持向量机分类器进行监督分类。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱影像数据进行分类试验,试验结果表明,该算法能够在训练样本较少的情况下（每类地物仅选取5个标记样本作为训练样本）取得优于传统半监督分类方法的分类精度。 相似文献
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主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类方法。首先,将像素的光谱信息与其邻域内的空间信息相结合,利用重排序机制得到一种旋转不变的空谱特征表达。在此基础上,利用主动学习算法选择最不确定性样本(即分类模糊度最大的样本),提交操作者标注得到标记样本集。最后将该标记样本与未标记样本组合,用于图的半监督分类。该算法可保证类别边界样本的选择,利于分类器的边界构造,同时,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本,可以达到较好的分类效果。在3幅真实高光谱影像上的试验表明,该方法可以取得精度较高的分类结果。 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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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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由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息。本文在对高光谱影像立方体进行降维处理的基础上,提出了一种联合空域和谱域信息的高光谱影像高效分类方法。首先,分别选用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交投影波段选择(Orthogonal Projection Band Selection,OPBS)两种方法对原始高光谱数据进行预处理,获取降维后的影像数据。然后在其基础上提取扩展形态学特征(Extended Morphology Profiles,EMP)和地物表面纹理特征,组成联合光谱和纹理、形状结构特征。最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对联合特征进行分类。针对不同真实高光谱数据集的实验结果表明,本文提出的方法运算效率高且具有令人满意的分类性能。 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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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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高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用,随着高分五号高光谱数据的正式发布,高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分,已成为当前研究重点。本文针对传统多级联森林深度学习中模型复杂、无法利用基分类器差异信息、对类间差异较小的样本无法正确区分等不足,提出了一种改进的多级联森林深度学习模型,在模型框架中,分别采用了随机森林和旋转森林作为基分类器,并引入逻辑回归分类器作为判别器用于训练层扩展。相较于传统的深度神经网络,改进的多级联森林深度网络超参数较少且能够自适应确定训练层,更方便进行模型优化。实验采用了高分五号数据集及两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集及Pavia University数据集)进行精度评定,同时选择了传统分类器支持向量机、深度置信网等模型作为对比分析。实验结果表明,改进的多级联森林深度学习模型能有效地进行高光谱遥感影像分类,且较传统的分类方法精度有所提升。 相似文献
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针对高光谱图像分类中对光谱信息利用不足的问题,提出一种基于卷积神经网络在光谱域开展的分类算法。该算法通过构建五层网络结构,逐像素对光谱信息开展分析,将全光谱段集合作为输入,利用神经网络展开代价函数值的计算,实现对光谱特征的提取与分类。实验中采用三组高光谱遥感影像数据进行对比分析,以India Pines数据集为例,提出的基于卷积神经网络的分类方法的分类正确率达到90.16%,比RBF-SVM方法高出2.56%,相比三种传统的深度学习方法高出1%~3%,训练速度也较为理想。实验结果表明,本文所提出的算法充分利用了高光谱图像中逐像素点的光谱域信息,能够有效提高分类正确率。与传统学习算法相比,在较少训练样本的情况下,更能发挥其良好的分类性能。 相似文献
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面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题. 相似文献
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Behnaz Bigdeli Farhad Samadzadegan Peter Reinartz 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2013,41(4):763-776
With recent technological advances in remote sensing sensors and systems, very high-dimensional hyperspectral data are available for a better discrimination among different complex land-cover classes. However, the large number of spectral bands, but limited availability of training samples creates the problem of Hughes phenomenon or ‘curse of dimensionality’ in hyperspectral data sets. Moreover, these high numbers of bands are usually highly correlated. Because of these complexities of hyperspectral data, traditional classification strategies have often limited performance in classification of hyperspectral imagery. Referring to the limitation of single classifier in these situations, Multiple Classifier Systems (MCS) may have better performance than single classifier. This paper presents a new method for classification of hyperspectral data based on a band clustering strategy through a multiple Support Vector Machine system. The proposed method uses the band grouping process based on a modified mutual information strategy to split data into few band groups. After the band grouping step, the proposed algorithm aims at benefiting from the capabilities of SVM as classification method. So, the proposed approach applies SVM on each band group that is produced in a previous step. Finally, Naive Bayes (NB) as a classifier fusion method combines decisions of SVM classifiers. Experimental results on two common hyperspectral data sets show that the proposed method improves the classification accuracy in comparison with the standard SVM on entire bands of data and feature selection methods. 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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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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提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的监督分类训练样本的纯化方法。该方法首先利用遥感影像中像元的灰度信息在图像上局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，然后利用光谱匹配的思想对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。实验结果证明，通过手工选择样区的辅助，该算法能够自动有效地搜寻到最佳样区的位置，并对最佳样区进行纯化处理。原始遥感图像经过本文的样区纯化算法处理后，无论是目视判读效果，还是分类后混淆矩阵的统计及分类精度，均优于纯化处理前的分类结果，具有一定的实用价值。 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