基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取

针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法。首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解。利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体分类精度分别达到97.42%和97.64%。     

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。     

高光谱地物要素识别潜力分析与前景展望EI北大核心CSCD

近年来,人工智能方法在高光谱遥感领域得到了广泛应用,特别是基于深度学习的影像分析和信息提取技术已成为持久的热点,有力地推动了地物光谱探测的精细化和智能化水平。本文在分析地物要素光谱探测潜力与需求的基础上,系统地介绍和总结了高光谱影像分析方面的进展,针对高光谱地物探测的智能化问题,重点讨论了近年来深度学习的新思路。首先,结合地形要素分类体系和高光谱探测能力,将高光谱地物要素划分为植被、土质、水域和人工建筑物4大类及若干子类,并分析4种地物要素的光谱响应特性和高光谱地物探测的优势。然后,在影像分析方面,重点梳理了波段选择、特征提取、模式分类和分类后处理等影像分析技术的研究进展,给出研究方向和热点;在智能化处理部分,按照监督学习、半监督学习及自监督学习的思路,系统总结了当前应用于高光谱地物探测的深层神经网络模型,同时分析了迁移学习、元学习等机器学习策略的研究情况。最后,结合上述分析,对高光谱影像地物探测的发展趋势加以展望,以期拓展下一步的研究思路。     

基于核半监督判别分析的高光谱影像特征提取

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。     

面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法

近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。