优化子空间SVM集成的高光谱图像分类

发布时间：2017-10-20 21:11

  本文关键词：优化子空间SVM集成的高光谱图像分类

  更多相关文章： 高光谱图像分类 随机子空间 优化子空间 支持向量机

【摘要】：随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75% 80%,Kappa系数达到0.61 0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。
【作者单位】： 南京大学地理信息科学系江苏省地理信息技术重点实验室卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室;
【关键词】： 高光谱图像分类 随机子空间 优化子空间 支持向量机
【基金】：江苏省自然科学基金项目(编号:BK20131056) 福建省自然科学基金项目(编号:2015J01175)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 引用格式:杨凯歌,冯学智,肖鹏峰,朱榴骏.2016.优化子空间SVM集成的高光谱图像分类.遥感学报,20(3):409 419Yang K G,Feng X Z,Xiao P F and Zhu L J.2016.Optimal subspace ensemble with SVM for hyperspectral imageclassification.Journal of Remote Sensing,20(3):409 4

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