基于改进的样本预选取的高光谱影像半监督分类

发布时间：2017-08-28 22:02

  本文关键词：基于改进的样本预选取的高光谱影像半监督分类

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【摘要】：针对高光谱影像中无标记样本对分类精度的影响问题,运用一种改进的KFCM聚类算法先对未标记样本聚类;然后根据聚类结果进行未标记样本选取,挑选出的未标记样本位于聚类边界上可能属于支持向量;最后使用已有的标记样本和挑选的未标记样本对支持向量机(SVM)进行训练,直到其分类精度到达预期效果。实验结果表明,将聚类和半监督SVM分类相结合并进行未标记选取,比省略此过程直接使用SVM进行高光谱影像分类的精度高,且该方法稳定、可靠。
【作者单位】： 成都理工大学地球科学学院;
【关键词】： 高光谱影像 未标记样本预选取 KFCM聚类算法 SVM 半监督分类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41201440) 四川省教育厅科研资助项目(15ZA0078)
【分类号】：P237
【正文快照】： 高光谱遥感因其波段多、光谱分辨率高、能够获取丰富的地表光谱信息,广泛地应用于地物的精细分类中[1-2]。在高光谱影像分类时,若采用监督分类,由于高光谱影像具有高维的特征空间,需要大量的标记样本,但获取标记样本较为困难[3];若采用非监督分类,无需使用带标记的训练样本,分

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本文编号：749695