空间-光谱约束的图半监督高光谱影像分类算法

发布时间：2017-09-29 10:07

  本文关键词：空间-光谱约束的图半监督高光谱影像分类算法

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【摘要】：高光谱影像数据的类标签样本获取困难,而在少量标签点情况下的分类精度通常不理想。为此,提出了一种改进的空间-光谱约束的图半监督分类算法(spatial-spectral constrained graph-based semi-supervised classification,SS-GSSC)。首先,以欧氏距离结合RBF(radial basis function)核函数确定空间相似性权值;采用光谱相关角(spectral correlation angle,SCA)计算光谱相似性权值;然后,将2种权值以乘积的形式进行组合,对相似性测度进行约束;最后,利用标签传递算法对测试数据进行标签预测,获得分类结果。通过分别对Indian Pines影像和DC Sub影像进行分类实验的结果表明,该算法较之以往的分类算法,能更好地消除同类地物图斑中夹杂异类地物散点的现象,在少量标签点(每类25个)情况下,取得了较高的分类精度。
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)信息工程学院;新疆大学建筑工程学院;中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院;
【关键词】： 半监督分类 图 空间-光谱 高光谱遥感
【基金】：中国博士后科学基金面上项目“基于分形的玉米作物物候动态检测算法研究”(编号:2013M542086) 中央高校新青年教师科研启动基金项目“基于结构推理的农作物多参量旱情监测方法研究”(编号:CUGL140834)共同资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言高光谱遥感影像分类一直是高光谱遥感领域较为热门的研究方向,从传统的监督分类、非监督分类,到近年来兴起的半监督分类,国内外研究人员已发展了多种分类算法。然而,多数算法仅利用光谱相似性测度进行分类,对地物的空间信息利用不足。针对此问题,国内外学者进行了大量的

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本文编号：941384