利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。     

基于支持向量机的高光谱遥感分类进展

支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法,近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。在分析基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题包括多类分类策略、训练样本与特征空间优化、不确定性控制、核函数选择与优化等进行探讨。     

基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感技术,将反映目标辐射特性的光谱信息与反映目标空间位置关系的图像信息有机地结合在一起.高光谱影像具有丰富的光谱信息,较全色、多光谱影像能够更好的进行地面目标的分类识别.在介绍核Fisher判别分析算法的基础上,选用径向基核函数,使用一对一或一对余构造多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类核Fisher判别分析分类器.通过OMIS和AVIRIS影像的分类实验,表明了核Fisher判别分析与支持向量机的分类精度相当,但是所需的训练时间较短.     

基于OLI影像多参数设置的SVM分类研究

在遥感影像自动分类中仅使用光谱特征很难产生正确的分类,OLI影像是波段数较多的多光谱影像,如果增加纹理、几何等多种特征以提高分类精度,就会使得特征的维度很高.支持向量机善于解决小样本、非线性和高维的影像分类问题,但是核函数和参数的设置只能依靠实验来获得.文中在OLI影像中提取了23个特征,逐个测试核函数和参数值对分类结果的影响.研究的主要结论如下：RBF核的支持向量机分类精度最高,Sigmoid核支持向量机分类精度最低;核函数的选择对分类精度的影响最大;核函数和参数值的变化不会影响重要特征的使用,3种核的支持向量机分类所使用的重要特征基本一致.     

基于相关向量机的高光谱影像分类研究

虽然支持向量机在高光谱影像分类得到成功应用,但是它自身固有许多不足之处。相关向量机是在贝叶斯框架下提出的更加稀疏的学习机器,它没有规则化系数,其核函数不需要满足Mercer条件,不仅具备良好的泛化能力,而且还能够得到具有统计意义的预测结果。本文从分析支持向量机用于高光谱影像分类存在的不足出发,提出了一种基于相关向量机的高光谱影像分类方法,介绍了稀疏贝叶斯分类模型,将相关向量机学习转化为最大化边缘似然函数估计问题,并采用了快速序列稀疏贝叶斯学习算法。通过PHI和OMIS影像分类实验分析表明了基于相关向量机的高光谱影像分类方法的优越性。     

基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类

高光谱遥感可同步获取地表覆盖空间影像和连续且精细的光谱数据,能够实现对地物的精细分类与识别。然而,高光谱图像的高维特性对分类带来巨大挑战。为此,本文探讨了一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法。哈希学习可以将高维信息表达为低维哈希编码,通过计算哈希编码内积并借助最小汉明距离实现分类。为了有效表达非线性数据,又发展了核哈希学习方法。然而,直接应用核哈希学习进行高光谱图像分类存在运行速度慢和未考虑空间邻域信息的不足。为此,本文在核哈希学习中引入径向基函数RBF（Radial Basis Function）作为损失函数以提高运行效率;同时,借助四维卷积操作充分表达空间邻域信息,提出了基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法CKSH（Supervised Hashing with RBF Kernel and Convolution）,同时探讨了该方法在仅利用光谱特征和光谱—空间联合特征上的分类效果。在国际通用测试数据Indian Pines和University of Pavia上进行了实验,结果表明：本文提出的CKSH方法优于传统分类方法（支持向量机、随机子空间）和其他哈希学习方法（如谱哈希、球哈希、监督离散哈希、潜在因子哈希等）,同时在不同训练样本数量条件下均取得了较高的分类精度,达到96.12%（Indian Pines,10%的训练样本）和98.00%（University of Pavia,5%的训练样本）,从而验证了该方法的有效性。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

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。     

有限样本类别城市高光谱数据SVM分类应用分析

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。     

有限样本类别城市高光谱数据SVM分类应用分析北大核心CSCD

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。     

基于SVM核函数评价的高光谱遥感影像核分类方法比较研究

通过交叉验证获得不同核函数参数,并对线性、多项式、RBF、Sigmiod核函数分别用于支持向量机分类的性能进行评价,选择出最优核函数。基于上述最优核函数选择,将SVM与核Fisher判别分析和核主成分分析两种核分类方法进行比较研究。试验结果表明,SVM具有较高的分类精度和可靠性,上述研究能够为实际应用提供相关的参考。     

A support vector machine classifier based on a new kernel function model for hyperspectral data

The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments.     

基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类

针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。     

MRELBP特征、Franklin矩和SVM相结合的遥感图像建筑物识别方法

为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量,并根据Franklin矩得到形状特征向量,组合图像块的纹理特征向量和形状特征向量得到综合特征向量;然后,利用训练样本对SVM进行训练,同时由布谷鸟搜索算法对SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化;最后,通过训练好的SVM得到建筑物区域识别结果。通过30组试验的结果表明,与基于三原色(red green blue,RGB)和SVM的分类方法、基于LBP和SVM的分类方法、基于Zernike矩和SVM的分类方法相比,本文提出的方法所识别的遥感图像建筑物区域准确度更高。     

基于支持向量机的航空影像纹理分类研究

提出一种用SVM解决航空影像纹理分类的方法。在利用一些常用的纹理特征的基础上，将SVM用于航空影像纹理分类，有效地解决了特征选择难和高维数问题。试验表明，这种方法可以取得较好的结果。     

Per-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban land cover extraction using SPOT 5 imagery

To have sustainable management and proper decision-making, timely acquisition and analysis of surface features are necessary. Traditional pixel-based analysis is the popular way to extract different categories, but it is not comparable by the achievements that can be achieved through the object-based method that uses the additional characteristics of features in the process of classification. In this paper, three types of classification were used to classify SPOT 5 satellite image in mapping land cover; Support vector machine (SVM) pixel-based, SVM object-based and Decision Tree (DT) pixel-based classification. Normalised Difference Vegetation Index and the brightness value of two infrared bands (NIR and SWIR) were used in manually developed DT classification. The classification of the SVM (pixel based) was generated using the selected groups of pixels that represent the selected features. In addition, the SVM (object based) was implemented by using radial-based function kernel. The classified features were oil palm, rubber, urban area, soil, water and other vegetation. The study found that the overall classification of the DT was the lowest at 69.87% while those of SVM (pixel based) and SVM (object based) were 76.67 and 81.25%, respectively.     

VHSR图像基于分割对象分类器性能评价

对比研究了平行六面体、最近邻分类法、最大似然法、神经网络等经典分类算法以及近年来新发展的支持向量机分类算法在基于分割对象的高分辨率遥感图像分类中的性能,详细分析了不同内积核函数对于支持向量机分类的影响。对两个试验区进行试验的结果表明,支持向量机分类算法分类精度得到明显改善,同时分类结果受参数、样本选择等影响较小,稳定性好。     

航空影像分割的最小二乘支持向量机方法

将最小支持向量机LS-SVM用于航空影像的分割,讨论了不同核函数对分割结果的影响和稀疏化处理对决策函数的影响。试验表明了LS-SVM方法用于航空影像分割的可行性。     

城市道路的多特征多核SVM提取方法

针对高分辨率遥感影像中城市道路提取的复杂性及SVM的分类性能,提出了一种城市道路的多特征多核SVM提取方法。首先利用FCM算法将原始影像粗分为建成区和非建成区两类,剔除非建成区;然后根据分水岭分割算法分割建成区并提取分割对象的光谱特征与空间特征,以全局核函数和局部核函数加权组合的方式构建多核SVM对建成区进行二次分类,去除建成区中的建筑物等非道路信息;最后利用数学形态学处理,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：文中所提方法能够较精确地提取城市道路信息,分类精度高于单核SVM提取及其他对比方法。     

基于改进PSO-SVM的噪声稳健建筑物变形监测方法

对高层、超高层建筑物进行实时,高精度的变形监测对提前预防安全隐患,保证人民生命财产安全具有重要意义。建筑物变形作为一种典型的随机性和微弱性过程,噪声等误差的存在会影响从中提取有用的变形信息。针对该问题,提出一种改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的噪声稳健建筑物变形监测方法,利用改进PSO算法的全局搜索能力对SVM的核参数进行优化,提升预测精度的同时增强算法的噪声稳健性。基于实测数据的试验结果表明,相对于传统交叉验证SVM和小波方法,所提方法可以获得更高的变形预测精度,并且在低信噪比条件下优势更加明显。