多标签高光谱图像地物分类

发布时间：2022-01-13 22:54

　　目的在高光谱地物分类中,混合像元在两个方面给单标签分类带来了负面影响:单类地物在混入异类地物后,其光谱特征会发生改变,失去独特性,使类内差异变大;多类地物在混合比例加深的情况下,光谱曲线会互相趋近,使类间差异变小。为了解决这一问题,本文将多标签技术运用在高光谱分类中。方法基于高光谱特性,本文将欧氏距离与光谱角有机结合运用到基于类属属性的多标签学习LIFT（multi-label learning with label specific features）算法的类属属性构建中,形成了适合高光谱多标签的方法。基于标签地位的不相等,本文为多标签数据标注丰度最大标签,并在K最近邻KNN（k-nearest neighbor）算法中为丰度最大的标签设置比其余标签更大的权重,完成对最大丰度标签的分类。结果在多标签分类与单标签分类的比较中,多标签表现更优,且多标签在precision指标上表现良好,高于单标签0. 5%～1. 5%。在与其余4种多标签方法的比较中,本文多标签方法在2个数据集上表现最优,在剩余1个数据集上表现次优。在最大丰度标签的分类上,本文方法表现优于单标签分类,在数据集Jasper... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(03)北大核心CSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

混入不同种类地物混合像元光谱曲线

2)混合像元导致属于不同类别的地物的光谱特征相似性增强。比如某两类地物本来具有差异明显的光谱曲线，但是由于混合，两者之间的差异性减弱。且随着混合比例趋于均等，两类地物由可分逐渐变为不可分。图2显示了两类地物随着混合程度的加深产生的光谱相似性的增加。在图2中，作为端元的地物为榍石和绿脱石，虚线为纯像元的光谱曲线，实线为混合像元的光谱曲线。纯净榍石的光谱曲线(黑色虚线)走势较为平滑简单，各波段的平均反射率相对较低。纯净绿脱石的光谱曲线(蓝色虚线)有着较多波峰波谷，走势较为复杂，且各波段的平均反射率相对较高。但随着两类地物各自混入另一类地物比例的增加，对应的光谱曲线越来越相似，两者的分类边界的决策也变得越来越困难。混合像元的存在在以上两个方面给传统的单标签分类带来了负面影响。为了消除混合像元带来的负面影响，本文应用了高光谱图像的多标签分类，混合像元会被分配对应的一组标签。

单个像元的标签标注示例如图3，表1。图3为一混合像元的比例图，该像元对应的标签标注结果如表1。水的丰度最大，该像元的单标签为水。水和土的丰度大于阈值，该像元的多标签为水和土。完成标签制作后的数据集属性如表2。S表示样本个数;dim(S)表示属性个数;L(S)表示标签个数;LCard(S)表示标签基数，为样本具有的平均相关标签个数;LDen(S)表示标签密度;DL(S)表示标签多样性;PDL(S)表示标准化标签多样性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类[J]. 李玉,甄畅,石雪,赵泉华.  中国图象图形学报. 2019(04)
[2]样本优化选择的高光谱图像分类[J]. 方帅,祝凤娟,董张玉,张晶.  中国图象图形学报. 2019(01)
[3]结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解[J]. 彭倩,张兵,孙旭,高连如,于文博.  中国图象图形学报. 2017(04)



本文编号：3587289