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从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。 相似文献
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支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题。针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法。该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率。通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点。 相似文献
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针对高光谱影像特征提取中地物类别训练样本获取代价较高的情况,在线性判别分析的基础上,结合核方法和半监督学习理论,提出了一种基于核半监督判别分析(KSDA)的高光谱影像特征提取方法。该方法同时利用少量已知类别和大量未知类别样本数据进行模型的学习和训练。通过OMIS高光谱影像数据实验表明:在少量已知类别训练样本的条件下,经KSDA特征提取的样本数据在特征空间中能更好地聚集成团,且类别之间的距离较大,增加了类别之间的可分性,得到了较高的分类精度;同时,提取的特征影像能够较好地区分各种地物类别。 相似文献
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光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。 相似文献
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卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）具有强大的特征提取能力，应用于高光谱图像特征提取取得了良好的效果，双通道CNN模型能够分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征，并实现了特征的决策级融合。局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种简单但有效的空间特征描述算子，能够减轻CNN特征提取的压力并提高分类精度。为了充分利用CNN的特征提取能力及LBP特征的判别能力，提出一种双通道CNN和LBP相结合的高光谱图像分类方法，首先，采用1维CNN（1D-CNN）模型处理原始高光谱数据提取深层光谱特征，同时采用另一个1D-CNN模型处理LBP特征数据进一步提取深层空间特征，然后，将两个CNN模型的全连接层进行连接，实现深层光谱特征和空间特征的融合，并将融合特征输入到分类层中完成分类。实验结果表明，该方法在Indian Pines数据、Pavia University数据及Salinas数据上能够分别取得98.54%、99.73%、99.56%的分类精度，甚至在有限数量的训练样本条件下也能取得较好的分类效果。 相似文献
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面对高光谱影像分类的半监督阶梯网络 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问题。首先,该网络以堆栈式自编码器为基础,在编码器和解码器之间增加横向连接参数构建阶梯网络,以使网络适合半监督分类;然后将无监督损失函数与有监督损失函数之和作为最终优化的目标函数,采用半监督的方式对整个网络进行训练。为进一步提高分类精度,提取局部二值模式纹理特征进行分类实验。实验结果表明:提出的半监督阶梯网络能够较好地解决高光谱影像分类小样本问题;且LBP纹理特征能够有效提高分类精度。 相似文献
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利用对偶四元数可以同时描述位置与姿态的特性,在简化四元数球面线性插值算法的基础上,建立了基于对偶四元数的航天线阵遥感影像的外方位元素模型,且利用该模型设计并实现了光束法平差解算方法。该方法可使用具有约束条件的参数平差法进行迭代求解。利用两个地区的SPOT-5 HRS立体影像进行了对比试验分析,结果表明,提出的基于对偶四元数的光束法平差算法正确可靠,相比于基于欧拉角的平差算法和基于单位四元数的平差算法,有更高的平差计算精度。 相似文献
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针对高光谱影像非线性分类问题,根据高光谱影像光谱分辨率高且光谱具有非线性的特点,结合深度学习理论,提出了一种采用降噪自动编码器(DAE)的高光谱影像分类方法。该方法结合降噪自动编码器与SOFTMAX分类器,构造深层网络分类模型;然后,利用加噪后的光谱数据,采用Dropout方法对分类模型进行预训练和微调;最后,利用训练得到的网络模型学习高光谱影像光谱的隐含特征,实现高光谱影像的分类。采用该方法对AVIRIS和PHI的高光谱影像分别进行分类对比实验,结果表明该方法能有效提高高光谱影像分类精度。 相似文献
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残差网络能够有效地解决卷积神经网络出现的梯度消失问题,应用于高光谱图像分类取得了良好的效果,但简单地堆积残差单元并不能很好地提高模型性能。通道注意力机制能够有区别地处理卷积层输出的特征图,更好地利用对分类有用的特征通道。为了充分利用残差网络及通道注意力机制的特征提取能力,设计适用于高光谱图像分类的残差通道注意力网络。在残差单元中结合卷积层和通道注意力机制,实现对特征通道的重新调整,并在模型中实现局部残差学习和全局残差学习,促进信息传递,增强模型稳定性。实验结果表明,该方法用于Indian Pines数据和University of Pavia数据能够分别取得98.78%和99.22%的分类精度,在有限数量训练样本的情况下,能够达到较高的分类精度。 相似文献