基于区域结构的空谱高光谱分类技术研究

发布时间：2024-02-02 14:05

　　高光谱分类是指利用材料反射光谱信息,对地物类别进行研判的一类技术,具有广泛的应用前景。光谱维度高、有标记样本少,同类地物光谱变异等现象,为分类带来极大的挑战。早期的分类模型基于“相似的光谱具有相同的类别”这一假设。高光谱图像数据中不仅仅是一组光谱数据,更是具有一定空间结构的图像数据,特别是同类像元数据,在空间往往遵循特定的纹理,形状,轮廓结构,因此结合光谱信息、空间信息的空谱分类器具有更好的分类效果。遥感数据分类中,相邻的像元往往具有相同的类别。进一步深化该假设,本文认为,匀质区域内的像元往往属于同一类别。普通空谱分类方法会在边界附近产生误分现象。为了解决该问题,本文研究将区域结构正则应用于空谱分类方法上,提高模型的的整体分类效果。主要研究内容归纳如下:1)设计了基于区域结构正则的空谱最近邻分类方法。通过区域距离约束空谱最近邻分类器,克服了空谱分类器不具备区域辨别度的问题。由于采用三个距离共同加权组合来拟合数据的联合概率分布,具有更高的准确性。在五个高光谱数据集实验结果表明:基于区域正则的空谱最近邻分类能够通过区域约束对边缘附近进行正确的分类,减少空间相邻、光谱相近异类样本错分现象,在...

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【学位级别】：硕士

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图11高宪谱戍像采章图

1高光谱成像示意图于其光谱特性，可以用于矿物探测、植被监测[1]、大气观控。矿物探测主要是根据光谱库矿物质光谱曲线来预测实

图15像元X及其沂邻点采煮图

7像元ix及其近邻点示意图

图2.14Saunas数抿单不同标记样太下的分举精度曲线图

Salinas数据集不同标记样本下的分类精度曲线图SC数据集上的实验结果据集数据集下，正则参数0.8，10.1。图2.15为每章算法与对比方法的分类结果，20次实验结果的平均精少量的标记样本时，由于光谱混合现象，PCA分类具有较

图2.15KSC数据集不同标记样本下的分类精度曲线图

第二章基于区域正则的空谱最近邻分类、同谱异物现象时，效果有限；而本章方法，结合区域一致先方法而言，有明显的分类优势。

本文编号：3892785