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机器学习方法在遥感图像处理中的应用研究

发布时间:2018-08-31 14:25
【摘要】:随着遥感技术的不断发展,我们能获得的遥感图像不仅在数量上呈现爆炸式增长,而且光谱特征维度也进一步增加。然而,人工标定遥感图像费时费力,所以需要借助机器学习方法自动处理图像。本文的研究工作主要包括分类算法设计和光谱特征学习。域调整(Domain adaptation)方法主要处理原始域(source domain)和目标域(target domain)数据分布存在一定差异而又相互联系的问题,同时,要求两个域的分类任务一致。在遥感图像分类领域,这个现象非常普遍,例如同一地区采集的遥感数据,其采集时间、天气条件、大气环境等可能不同;或是同一遥感探测器采集的数据,也可能来自不同地点(即便拥有类似的地貌特征)。处理这类数据,直接使用基于独立同分布假设的分类模型,一般达不到令人满意的效果。在本文中,我们提出了一个基于输入输出空间一致性假设的域调整算法。我们从目标域中选择高置信度权值的半标记点,同时删除不符合目标域数据分布的原始域训练点,迭代式的重新训练分类模型。因此,我们将该算法命名为输入输出一致性域调整算法(input-consistent-output domain adaptation, ICODA)。ICODA算法在两个实际超光谱数据集(Botswana和KSC)上,进行验证评测。相关实验结果表明,ICODA算法所获得的最终分类正确率要比一般传统分类器要提高不少。另外,在光谱特征基础上,做简单计算可以得到光谱导数特征,该特征很容易反映光谱曲线的变化趋势。现有的研究工作,采取不同手段将此特征融入到原始光谱特征中,用于遥感数据分类。本文研究在没有其它数据预处理手段(e.g.降维、特征混合等)情况下,光谱导数特征对传统分类器有效的条件。在大量实验基础上,我们得出在以下两个条件下,原光谱特征融入一阶导数特征会较大提高分类正确率:1)训练集相对较小;2)训练集质量较差,受噪音影响大。同时,大量免费下载的遥感数据可用于深度学习的无监督特征学习。本文在NASA AVIRIS墨西哥湾溢油数据上,应用深度置信网络(DBN)学习算法探测溢油区域,所得实验分类结果和RGB波段导出彩图具有很高的吻合性。
[Abstract]:With the development of remote sensing technology, the number of remote sensing images that we can obtain not only increases explosively in quantity, but also increases the dimension of spectral features. However, manual calibration of remote sensing images is time-consuming and laborious, so it is necessary to process images automatically by means of machine learning. The research work in this paper mainly includes classification algorithm design and spectral feature learning. The domain adjusted (Domain adaptation) method mainly deals with the problem that the distribution of the original (source domain) data and the target domain (target domain) data is different and interrelated. At the same time, it is required that the classification tasks of the two domains are the same. In the field of remote sensing image classification, this phenomenon is very common. For example, remote sensing data collected in the same area may be different in time, weather conditions, atmospheric environment, etc., or data collected by the same remote sensing detector. They may also come from different locations (even if they have similar geomorphological features). To deal with this kind of data, the classification model based on the assumption of independent same distribution is directly used, and the result is generally not satisfactory. In this paper, we propose a domain adjustment algorithm based on input-output space consistency hypothesis. We select the half-mark points with high confidence weights from the target domain and delete the original domain training points which do not conform to the distribution of the target domain data. The iterative retraining classification model is proposed. Therefore, the algorithm is named as the input and output consistency domain adjustment algorithm (input-consistent-output domain adaptation, ICODA). ICODA algorithm) on two actual hyperspectral datasets (Botswana and KSC), which is used for verification and evaluation. The experimental results show that the final classification accuracy of ICODA algorithm is much higher than that of conventional classifier. In addition, on the basis of the spectral characteristics, the spectral derivative characteristics can be obtained by simple calculation, which can easily reflect the changing trend of the spectral curves. The existing research works adopt different methods to integrate this feature into the original spectral feature and apply it to the classification of remote sensing data. This paper studies data preprocessing without other means (e.g. In the case of dimensionality reduction and feature mixing, the condition that the spectral derivative feature is effective to the traditional classifier. On the basis of a large number of experiments, we conclude that under the following two conditions, the original spectral feature incorporating the first derivative feature can greatly improve the classification accuracy ratio: 1) the training set is relatively small and the quality of the training set is relatively small, and the training set is greatly affected by noise. At the same time, a large number of free download remote sensing data can be used for in-depth learning of unsupervised feature learning. In this paper, the depth confidence network (DBN) learning algorithm is used to detect the oil spill region on the NASA AVIRIS oil spill data in the Gulf of Mexico. The experimental classification results are in good agreement with the color map derived from the RGB band.
【学位授予单位】:复旦大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP751

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本文编号:2215262

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