高光谱影像信息向量机分类

信息向量机是一种基于贝叶斯理论的稀疏高斯过程方法,其模型训练速度快、内存耗费小、稀疏性强,具有良好的预测性能。本文从高斯过程回归模型出发,提出了一种基于信息向量机的高光谱影像分类方法,针对高斯过程分类中的非高斯噪声模型,采用假定概率滤波算法将分类问题转化为回归问题,通过最大化边缘似然函数进行模型训练,选择活动子集中的信息向量数量达到了稀疏的目的。通过ROSIS影像试验,表明了基于信息向量机的高光谱影像分类方法的优势。     

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。     

联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核分类方法

为充分利用高光谱影像“图谱合一”的特性,本文提出了一种联合纹理和光谱特征的高光谱影像多核学习分类方法。该方法首先利用Gabor滤波器组提取影像的纹理特征,再与原始光谱特征相结合形成新的特征数据,最后采用多核学习方法的MKSVM分类器进行分类。通过中科院上海技术物理研究所研制的PHI高光谱影像进行实验,实验结果表明该方法有效地消除了分类结果中同质区域内出现的“麻点”现象,同时提高了分类精度。     

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。     

联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

滩涂作为海岸带的重要组成部分,是重要的土地资源。针对遥感影像滩涂分类的提取,文中提出一种联合光谱和纹理特征支持向量机(SVM)滩涂分类的方法。首先介绍纹理特征影像获取方法,通过灰度共生矩阵分析得到滩涂纹理特征影像;然后将光谱影像与纹理影像叠加形成一幅多维特征影像,用SVM分类算法中的OAR分类器进行分类实验,对分类结果进行实验分析。实验结果表明,该算法对提高海岸带地理信息获取能力,提升海洋遥感测绘信息化保障水平有积极意义。     

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。     

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。     

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。     

关联向量机在高光谱影像分类中的应用

将关联向量机应用于高光谱影像分类, 实现高维空间中训练样本不足时分类器的精确建模。从稀疏贝叶 斯理论出发, 分析关联向量机原理, 探讨一对多、一对一和两种直接的多分类方法。实验环节比较了各种多分类方 法, 并从精度、稀疏性两方面将关联向量机与支持向量机等经典算法比较。实验结果表明, 两种直接的多分类方法 内存占用大、效率低; 一对多精度最高, 但效率较低; 一对一计算效率最高, 精度与一对多近似。关联向量机精度 不如支持向量机, 但解更稀疏, 测试样本较多时实时性好, 适合处理大场景高光谱影像的分类问题。     

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。     

特征重标定网络的高光谱影像分类方法

高光谱影像特征的利用率对提高其分类精度具有重要意义。为充分利用影像的特征,提出了一种特征重标定网络的高光谱影像分类方法。该方法通过全局平均池化将特征图转换为具有全局信息的实数,利用全连接层与非线性层生成能够代表各通道相对重要性的权值,进而采取加权法完成初始特征的重标定。为验证该方法的有效性,选取PaviaU和KSC两组高光谱影像数据进行实验。结果表明,提出方法总体分类精度分别达到98.38%和95.61%,可为高光谱影像提供有效的类别判定特征,有助于提高影像分类精度并获取平滑的分类结果图。     

利用分离性测度多类支持向量机进行高光谱遥感影像分类

从支持向量机的基本理论出发,结合高光谱数据的分离性测度,提出了一种基于分离性测度的二叉树多类支持向量机分类器,并用OMIS传感器获得的高光谱遥感数据和Hyperion高光谱遥感数据进行实验,分析比较了各种多类SVM的分类精度,并和传统的光谱角制图和最小距离分类算法进行了比较。结果表明,SVM进行高光谱分类时,基于分离性测度的二叉树多支持向量机的分类精度最高。     

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。     

采用IDL小波工具优化高光谱影像光谱特征匹配分类

光谱特征匹配分类是常用的高光谱影像分类、识别地物的方法,针对高光谱影像提取植被盖度存在的问题,文章根据高光谱遥感影像处理的方法,采用EO-1卫星在广州市过境的Hyperion高光谱影像,以＂广州南肺＂万亩果园作为试验区,经过大气纠正——最小噪声分离变换（MNF）——最纯净像元指数计算（PPI）——提取植被的端元,以此作为研究区识别植被的参考样本,进行光谱特征匹配提取植被盖度。其中提出利用连续小波变换对参考端元的波谱曲线降噪的方法,旨在优化光谱特征匹配,以提高识别植被的精度。实验结果表明,这种辅助匹配的方法能有效提高识别植被的精度。     

基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解

提出利用支撑向量机(SVM)后验概率来分解高光谱影像的混合像元,通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率,再由两两配对的概率值求得多类后验概率,并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明,该方法能较好地估计出混合像元的组分比。     

基于Quick Shift算法的高光谱影像分类

论述了面向对象分类方法处理高光谱高空间分辨率影像的优势与流程;分析了快速漂移(Quick Shift)算法的原理,该算法在进行模式搜索时具有可控制模态选择和平衡过分割与欠分割的特点。将该算法应用于高光谱影像分割,可得到面向对象分类所需的较理想的同质影像对象。为提高影像分割的效率,提出了一种基于灰度共生矩阵的自适应核带宽确定方法,能够兼顾影像空间特征和光谱特征。最后采用最小距离分类法、支持向量机分类法与提出的分类方法进行了对比试验,实验结果表明了该方法的有效性。