高光谱遥感影像半监督分类研究进展

随着高光谱遥感技术的迅猛发展和应用需求的不断增加，高光谱遥感影像分类成为领域的研究热点。尽管监督学习已在高光谱遥感影像分类中取得了不错的效果，但在许多情况下，获取大规模标记样本来训练监督分类算法是困难和昂贵的。因此，利用半监督分类技术对高光谱遥感影像精准分类是一项重要的研究内容。本文首先简要介绍了高光谱遥感影像发展现状和部分应用场景。其次，本文对近年来高光谱遥感影像半监督分类研究的进展进行了综述，着重讨论了低密度分割法、生成式模型、基于分歧（差异）的方法和基于图的方法四种典型半监督分类方法的关键技术和优劣。最后，进一步讨论了半监督分类技术的潜力，为今后研究工作的优化提供思路。