顾及特征优化的全极化SAR图像SVM分类

以支持向量数和相关性分析为评估依据,结合序列前进搜寻策略,本文提出一种顾及特征优化的改进SVM分类方法,并将其应用于全极化SAR图像监督分类。真实数据的实验结果表明,该方法不仅具有小样本情况下的良好泛化性能,而且能以更少的特征个数,在更广泛的SVM参数取值范围内获得更高的分类精度。     

顾及分类器参数的全极化SAR图像特征选择与分类

全极化SAR获取的信息量远多于传统SAR,但信息量的增加并不能确保分类精度的提高,如何有效进行特征选择至关重要。针对自适应特征选择问题,提出一种顾及分类器参数的特征选择和分类方法。该方法以支持向量数为评估依据,结合遗传算法进行特征选择,并同时对分类器参数进行寻优;最后利用优选的特征集和模型参数进行分类。为验证算法的有效性,利用两组全极化数据进行了监督分类实验。实验结果表明,提出方法降低了SVM分类器对自身参数的敏感性,而且能在较少特征个数下具备良好的泛化性能,分类精度优于未经过特征选择和参数优化的方法。     

基于支持向量机(SVM)单目标SAR图像分割

将考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征向量,经过归一化后进行特征选择,然后输入到支持向量机中进行训练建模,利用支持向量机分类方法,以实现分割结果.最后,将此方法分类结果与传统方法进行了比较,从对比结果可以看出此方法行之有效.     

极化SAR影像分类方法研究

极化SAR图像分类是SAR图像解译的重要内容,快速、准确的SAR图像分类是实现各种实际应用的前提.现基于极化SAR图像的特点,用H-α、Wishart分布及H-α-FCM三种方法对机载全极化SAR数据和星载全极化SAR数据做了分类实验研究.结果表明,由于H-α平面的划分过于简单,这不可避免的会导致分类结果的不稳定性;Wishart分类方法能够清楚地区分开自然地物的主要类型,更符合散射机制的自然分布,并考虑与后向散射强度有关的信息,以一种自适应的方式改变了H-α平面中的决策边界,改善了H-α分类结果;H-α-FCM分类方法能较好的克服H-α分类结果中地物类别的模糊问题.     

基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。     

信息向量机、相关向量机和支持向量机在机载LiDAR点云数据分类中的应用

机载LiDAR点云数据分类技术是LiDAR数据后处理的关键步骤。信息向量机、相关向量机及支持向量机可以在LiDAR点云数据分类中发挥重要作用。本文将三种分类器应用到点云数据分类中,通过实验验证了它们在点云数据分类中的性能,总结了它们在点云数据分类任务中的应用潜力。     

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。     

极化SAR影像分类方法研究

采用不同的分类方法对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分类,讨论了各分类方法存在的问题,通过比较得出基于复Wishart分布的最大似然监督分类的效果较好。     

LSSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

最小二乘支持向量机(LSSVM)是针对标准支持向量机(SVM)算法训练时间长的问题而提出的一种改进算法。针对SVM算法在极化SAR影像分类时存在效率较低的问题,以目标分解理论为基础,对LSSVM算法应用于极化SAR影像分类的有效性进行了研究。结果表明,对于极化SAR影像分类,LSSVM算法与SVM算法的分类精度相当,但时间效率远优于SVM算法,并且对参数的调整也具有更好的稳定性,同时泛化能力良好。     

基于模糊算法的极化SAR影像分类

极化合成孔径雷达（POLSAR）由于其能对目标进行更为全面的极化信息的描述,已经成为SAR领域中最先进的传感器之一。本文对模糊集理论中的三种模糊聚类算法进行了系统全面的阐述,并重点研究了基于模糊可能性C均值算法（FPCM）的极化SAR非监督分类方法。     

面向城市地物分类的L波段SAR影像极化特征提取与分析

针对ALOS PALSAR全极化数据提取了多种极化特征,分析其对人工地物、裸地、农田、林地、水体5种典型地物的提取能力。实验结果表明,利用全极化SAR影像提取的极化特征可以较好地区分城市典型地物类型,并且全极化数据的地物区分能力优于双极化数据。对于单一时相的数据分类结果而言,人工地物与其他非人工地物的极化特征差别最大,水体与林地也较容易区分,而裸地和农田容易混淆。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。     

极化干涉SAR数据地表土地类型分类

基于新疆和田地区1994年10月9日和10日SIR-C-L波段全极化雷达数据。首先对极化干涉测量的基本原理和数据处理流程进行了详细的阐述，接着，用Cloude相干最优算法得到了与3种地物散射机制相对应的3个最优相干图。并且就地物相干性对极化的强烈依赖和3种散射机制中地物的最优相干特性进行了分析，具有最高相干值的相位图在提取DEM方面较有利，具有最低相干值的相干图在地物识别方面较有利。最后，在对最优相干系数。后向散射系数和熵进行数据相关性分析基础上，利用得到的最优相干系数，熵和后向散射系数数据进行了土地类型的识别和分类，得到了很好的效果。     

基于SVM的遥感影像的分类

传统的遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等。分析了统计模式识别的方法的优缺点,提出了使用SVM的方法进行遥感图像分类的设想,通过实验证明该方法是有效的和稳健的。     

基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究

极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地3种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效地区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其他地物按散射机制分为3大类,并对每一类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行试验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其他地物类型也有很好的分类效果。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题, 提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向, 同时引入广义体散射模型, 构建面向建筑提取的改进三分量分解模型, 以准确分析地物的散射特性。在此基础上, 发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明, 本文方法能够有效减少建筑与植被的误分, 并提高建筑信息提取的准确性。     

一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法

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。