基于标记样本扩展的高光谱波段选择技术

发布时间：2017-09-11 15:12

  本文关键词：基于标记样本扩展的高光谱波段选择技术

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【摘要】：近年来,高光谱遥感技术发展迅速,在社会与生活领域中有着越来越广泛的应用。运用高光谱图像中丰富的光谱信息可以进行精确的目标识别,但其高维的数据形式、信息的高度冗余也给后续的数据处理带来了巨大的挑战。因此,如何在最大程度保留高光谱数据丰富信息的基础上降低数据维度是高光谱图像处理的重要技术问题之一。波段选择是高光谱图像处理中一种常用的降维方式。波段选择是指在原始波段中挑选出符合要求的最优波段组合,它与特征提取方法相比,较好的保留了原始波段的物理含义以及地物的光谱特性。根据标记样本参与的数量,波段选择可分为无监督波段悬着、半监督波段选择与有监督波段选择。虽然有监督波段选择利用标记信息可以提高波段选择的性能,但由于标记样本的缺乏及难以获取,有监督波段选择的应用范围一直受限。针对有监督波段选择方法受限于标记样本的问题,本文在分析总结前人研究成果的基础上,对如何扩大有监督波段选择方法应用范围做了深入的研究,主要研究内容有:(1)基于像素聚类的波段选择方法。该算法首先对图像分块并提取代表性像素点,随后对代表性像素点进行聚类并使用支撑向量机分类器优化聚类结果,最终将聚类的类标当作伪标签,形成伪标记样本,然后采用有监督波段选择方法进行波段选。该算法将未标记样本转换为伪标记样本,实现了在无监督领域中使用有监督波段选择方法,扩展了有监督波段选择的应用范围。(2)基于小样本扩展的波段选择方法。该算法针对标记样本稀缺的问题,通过增加标记样本来提高波段选择效果。该算法通过两种方式来增加标记样本,其一是根据高光谱图像中空间相邻的点很有可能是同一类地物的特性,将已知标记样本点的邻域点加入到标记样本集中;其二是通过线性合成的方法,在同类已知标记样本集中线性合成一些新的样本。通过加入新的标记样本,扩大标记样本集,达到更好的波段选择效果。本文所提出的两种算法都具有扩展标记样本集的作用,使用扩展后的标记样本集参与有监督波段选择,以此来扩展有监督波段选择方法的应用范围与性能效果。本文中对所提两种算法设计了仿真实验,仿真实验结果证明了本文所提方法的有效性。
【关键词】：高光谱图像 数据降维 波段选择 有监督 标记样本
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 高光谱遥感技术背景15-16
• 1.2 遥感技术应用简介16-17
• 1.3 高光谱图像波段选择的意义17-18
• 1.4 国内外研究现状综述18-19
• 1.5 论文主要研究内容及结构安排19-21
• 第二章 特征选择概述21-25
• 2.1 数据降维21
• 2.2 特征选择21-24
• 2.2.1 搜索策略22
• 2.2.2 搜索方向22-23
• 2.2.3 评价准则23-24
• 2.3 特征选择的三种方式24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 高光谱波段选择技术25-41
• 3.1 无监督波段选择技术25-30
• 3.1.1 基于信息量的波段选择方法25-26
• 3.1.2 基于拉普拉斯值的波段选择方法26-27
• 3.1.3 基于相似度的无监督波段选择方法27-30
• 3.1.4 基于最大化方差主成分分析的波段选择方法30
• 3.2 有监督波段选择技术30-34
• 3.2.1 基于类间可分性的有监督波段选择31-32
• 3.2.2 基于互信息的最大相关最小冗余波段选择方法32-34
• 3.3 半监督波段选择技术34-38
• 3.3.1 基于自训练的前向式半监督波段选择34-36
• 3.3.2 基于谱图的半监督波段选择36-38
• 3.4 本章小结38-41
• 第四章 基于像素聚类的波段选择方法41-57
• 4.1 超像素分隔并选取代表点42-44
• 4.1.1 SLIC超像素分隔42-43
• 4.1.2 选取代表性像素点43-44
• 4.2 使用k-medoids对代表性像素点聚类44
• 4.3 使用支撑向量机优化聚类结果44-48
• 4.3.1 支撑向量机简介44-47
• 4.3.2 优化聚类结果47-48
• 4.4 使用伪标记样本参与波段选择48-49
• 4.5 仿真实验与结果分析49-55
• 4.5.1 仿真实验数据49-52
• 4.5.2 仿真实验步骤52-53
• 4.5.3 仿真结果分析53-55
• 4.6 本章小结55-57
• 第五章 基于小样本扩展的波段选择方法57-67
• 5.1 利用空间邻域扩充标记样本57-58
• 5.2 线性插值扩充标记样本58
• 5.3 仿真实验与结果分析58-66
• 5.3.1 仿真实验数据59
• 5.3.2 仿真实验步骤59-60
• 5.3.3 仿真结果分析60-66
• 5.4 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-75
• 作者简介75-76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 许泉立;易俊华;;一种基于最佳指数模型的TM遥感影像最佳波段组合计算方法[J];测绘与空间地理信息;2014年04期

2 姚旭;王晓丹;张玉玺;权文;;特征选择方法综述[J];控制与决策;2012年02期

3 苏红军;盛业华;;基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法[J];光谱学与光谱分析;2011年05期

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本文编号：831455