高分辨率遥感影像多特征协同地物分类方法

高空间分辨率遥感影像在提高对地物细节信息表达的同时,因地物类内光谱方差增大、类间光谱方差降低而造成了影像上地物识别与分类难度的增加。针对高分辨率遥感影像的地物分类问题,提出并实现了一种将光谱、纹理、形状等多特征综合协同的分类方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法

:光谱相似性测度用来衡量像元光谱的相似程度,是高光谱影像光谱匹配分类的重要工具之一,一般通过设置阈值判断像元光谱和参考光谱是否相似来进行分类。在此基础上,本文提出了一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法,实现了各种光谱相似性特征和分类器相结合的一种自适应分类。实验结果表明,本文提出的方法相比于传统的SVM方法,分类的总体精度更高,还可以避免部分传统光谱匹配分类方法中需要专家经验确定分类阈值的复杂过程。     

高光谱影像的DAE分类

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。     

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。     

面向高光谱影像分类的生成式对抗网络

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。     

高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法

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。     

基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类

分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标函数和迭代过程,提出了一种新的半监督FCM算法（SFCM）,该算法充分利用了有标签样本点在迭代过程中的作用。本文选取了在高光谱图像分类中广泛使用的Indian Pines和Pavia University两幅高光谱遥感影像作为试验对象。结果显示,随着有标签样本点比例的增加,分类精度也随之增加,且分类结果较好。     

利用胶囊网络实现高光谱影像空谱联合分类

卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果.然而,由于传统神经元只能进行标量计算,现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模,因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果.通过引入胶囊网络结构设计了一种新型网络模型,该模型利用胶囊神经元进行向量计算,并利用权重矩阵编码特...     

一种切空间协同表示的高光谱遥感影像分类方法

协同表示分类（collaborative representation classification,CRC）算法近年来成为高光谱遥感分类的研究热点。地物类别间区分性不高会严重影响现有CRC算法的性能。流形结构可有效地解决非线性问题,并解决高光谱遥感影像因数据冗余导致的类别间区分性低的问题。提出了一种基于切空间的高光谱遥感影像协同表示分类算法（tangent space collaborative representation classification,TCRC）和一种基于欧氏距离的自适应加权的切空间协同表示分类算法（weighted tangent space collaborative representation classification,WTCRC）。TCRC算法利用测试样本的切平面来估计区域流形,在测试样本的切空间中使用协同表示算法,寻找测试样本在各类训练样本中的最优线性表示估计,并用其最小误差来对测试样本进行分类。在此基础上,利用测试样本邻域像元、训练样本与测试样本的欧氏距离作为权矩阵来自适应调整各样本对测试样本的影响。实验采用ROSIS（reflective optics system image spectro-meter）和AVIRIS（airbone visible infrared imaging spectrometer）高光谱遥感影像对所提出算法的性能进行了评价,结果表明TCRC和WTCRC在分类效果上比CRC有明显的提升,WTCRC相较于TCRC具有更好的分类效果,具有更强鲁棒性。     

联合空谱信息的高光谱影像深度胶囊网络分类

向量化的胶囊神经元和动态路由式的信息传递机制赋予了胶囊网络更强的特征表示能力.在遥感领域,基于胶囊网络的高光谱影像分类方法已经获得了较传统深度学习模型更为优异的分类结果.针对现有胶囊分类模型中存在的网络浅层、空谱联合信息利用不足等问题,本文利用卷积胶囊层、残差连接、三维卷积胶囊层构建了一种用于高光谱影像分类的新型深度胶...     

一种顾及上下文的遥感影像模糊聚类

模糊聚类是非监督分类中的一类重要方法。传统的模糊聚类方法应用于遥感影像的非监督分类时，均未考虑到邻域像元间的统计依赖关系即上下文信息。针对这一缺陷，在Markov随机场模型框架下，引入了空间隶属度概念，提出了一种顾及上下文信息的模糊聚类算法，有效地提高了聚类精度和抗噪声能力。针对需要预先指定聚类个数的问题，采用了一种兼顾类别内部紧密程度和类别之间分离程度的评价指标，用以检验聚类结果的有效性。从而找出最优的聚类个数，在一定程度上提高了聚类结果的客观性。最后通过实验验证了本文算法的有效性。     

高光谱影像分类的深度少样例学习方法

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。     

基于EMP与混合核SVM的高光谱遥感影像分类

传统的SVM模型采用同一映射形式的单核模式对叠加的空间特征和光谱特征进行处理,往往无法得到理想的结果,为了解决该问题,提出了一种基于扩展的形态学剖面(EMP)与混合核SVM的高光谱遥感影像分类方法.该方法首先通过EMP有效提取空间信息,再采用不同的核函数处理空间信息与光谱信息,最终完成混合核SVM的高光谱影像分类.对多种组合形式的单核以及多核SVM模型进行了对比分析,结果表明,该方法具有较高的适应性,对于高光谱遥感影像的分类精度较高.     

基于融合的高分辨率遥感影像变化检测

提出一种融合分类后比较法和差异影像法的多时相高分辨率遥感影像变化检测方法.以相关系数为理论基础,通过分析差异影像直方图,确定未发生变化的区域,保证两个时相间样本的一致性.分类后比较法能够提供变化类型信息,差异影像法能够有效检测变化区域,二者的有效融合能够产生一种精确且有变化类型信息的变化检测方法.针对高分辨率遥感影像,以图斑为基本分析单元,结合差异影像法和支持向量机分类后比较法进行实验,结果表明差异影像的引入能够有效去除分类后比较法产生的伪变化信息,支持向量机分类后比较法能消除因成像条件差异而产生的伪变化信息,两种变化检测结果的有效结合能够提高变化检测结果精度,准确反映变化类型.     

高光谱遥感影像优化分类波段选择

利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法,通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分,在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维,基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维中的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择,实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。     

浅谈遥感应用领域对卫星影像的要求

卫星遥感影像在国民经济建设诸多行业中的应用日益广泛,这种广泛性使得行业对卫星遥感数据提出了不同的要求。本文主要从空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和影像质量等方面对其进行阐述。     

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下：首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对...