基于两级分类器的高光谱遥感图像分类

发布时间：2017-11-01 21:19

  本文关键词：基于两级分类器的高光谱遥感图像分类

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【摘要】：针对单一使用联合稀疏表示分类(JSRC)或支持向量机(SVM)对高光谱遥感图像进行分类时,单级分类器不能很好适应高光谱遥感图像所具有的维度高、像元信号相似度高和线性混杂的特点导致分类精度差的问题,提出一种两级分类器方法对高光谱图像进行分类。首先将JSRC作为前级分类器进行分类,然后选出重构残差最小的两个类计算辨识系数,当系数大于预设阈值时,直接采纳JSRC分类结果,否则用这两个基原子对应类的训练样本去训练后级SVM分类器,再输出SVM的分类结果。实验结果表明,在帕维亚大学(University of Pavia)数据集上两级分类器算法的总分类精度与JSRC相比提高了3.26%;与SVM相比总分类精度提高了2.33%。所提算法克服了JSRC和SVM对高光谱图像信号适应性不稳定的缺点,在高光谱遥感图像的分类精度上有较大的优势。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 稀疏表示 支持向量机 两级分类器 高光谱图像 分类
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言高光谱遥感作为一种新型遥感已经被广泛应用于资源勘探、环境监测、精细农业、灾害评估、目标识别、异常检测等领域。近年来国内外高光谱遥感传感器技术飞速发展,高光谱对地观测系统成为世界科技发展的前沿领域,对高光谱遥感图像进行正确分类成为军事和民用等诸多领域研

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本文编号：1128574