利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像分类

发布时间：2017-11-27 11:16

  本文关键词：利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像分类

  更多相关文章： 极化合成孔径雷达 集成学习 监督分类

【摘要】：该文提出了一种利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像监督分类算法。该算法首先提取极化SAR图像的多重特征,包括EPFS特征,Hoekman分解特征,Huynen分解特征,H/alpha/A分解特征以及扩展四分量分解特征。为保证集成学习中基本分类器的差异性与准确性,算法从5组特征集中每次随机选取两组不同的特征进行串联融合,作为SVM分类器的输入。最后,利用随机森林学习算法将所有基本分类器的预测概率集成输出最终分类结果。像素级和区域级的分类实验表明了该文算法的有效性。
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;内蒙古工业大学雷达技术研究所;上海卫星工程研究所;
【基金】：内蒙古自治区科技计划项目(20131108,20140155) 国家自然科学基金(61271401,41501414) 复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室开放基金项目(EMW201504)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1 引言 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种先进的微波成像系统[1],主动发射电磁波并接收目标的散射回波实现对目标的探测,具有全天时、全天候和高分辨率成像的遥感对地观测能力。SAR图像分类是SAR图像解译的重要研究内容,在地质勘探、地形制图、植被生长状况

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 袁汉宁;;双层多示例集成学习[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2011年05期

2 俞扬;周志华;;集成学习中完全随机学习策略研究[J];计算机工程;2006年17期

3 张沧生;崔丽娟;杨刚;倪志宏;;集成学习算法的比较研究[J];河北大学学报(自然科学版);2007年05期

4 陈凯;;基于聚类技术的集成学习差异性研究[J];南京工业职业技术学院学报;2008年04期

5 李凯;崔丽娟;;集成学习算法的差异性及性能比较[J];计算机工程;2008年06期

6 潘志松;燕继坤;;少数类的集成学习[J];南京航空航天大学学报;2009年04期

7 陈凯;马景义;;一种选择性SER-BagBoosting Trees集成学习研究[J];计算机科学;2009年09期

8 陈全;赵文辉;李洁;江雨燕;;选择性集成学习算法的研究[J];计算机技术与发展;2010年02期

9 张燕平;曹振田;赵姝;郑尧军;杜玲;窦蓉蓉;;一种新的决策树选择性集成学习方法[J];计算机工程与应用;2010年17期

10 饶峰;;核机器集成学习算法的误差分析[J];重庆文理学院学报(自然科学版);2010年04期

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 关菁华;刘大有;贾海洋;;自适应多分类器集成学习算法[A];第二十五届中国数据库学术会议论文集（二）[C];2008年

2 刘伍颖;王挺;;一种多过滤器集成学习垃圾邮件过滤方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

3 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年

4 李烨;蔡云泽;许晓鸣;;基于支持向量机集成的故障诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 阿里木·赛买提(Alim.Samat);基于集成学习的全极化SAR图像分类研究[D];南京大学;2015年

2 王永明;集成回归问题若干关键技术研究[D];华东师范大学;2015年

3 常征;基于混合集成学习的眼部与四肢交互动作建模与识别[D];北京科技大学;2016年

4 张春霞;集成学习中有关算法的研究[D];西安交通大学;2010年

5 刘天羽;基于特征选择技术的集成学习方法及其应用研究[D];上海大学;2007年

6 尹华;面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究[D];武汉大学;2012年

7 王清;集成学习中若干关键问题的研究[D];复旦大学;2011年

8 方育柯;集成学习理论研究及其在个性化推荐中的应用[D];电子科技大学;2011年

9 侯勇;特征提取与集成学习算法的研究及应用[D];北京科技大学;2015年

10 李烨;基于支持向量机的集成学习研究[D];上海交通大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 高伟;基于半监督集成学习的情感分类方法研究[D];苏州大学;2015年

2 宋文展;基于抽样的集成进化算法研究[D];广西大学;2015年

3 汤莹;迁移与集成学习在文本分类中的应用研究[D];江苏科技大学;2015年

4 刘政;基于知识元和集成学习的中文微博情感分析[D];大连理工大学;2015年

5 丘桥云;结合文本倾向性分析的股评可信度计算研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

6 秦海;融合非标记样本选择的集成学习研究[D];湘潭大学;2015年

7 李想;基于多示例的集成学习理论与应用研究[D];合肥工业大学;2014年

8 李震宇;基于集成学习的数字图像隐写定量分析[D];解放军信息工程大学;2014年

9 王希玲;基于选择性集成学习的网络入侵检测方法研究[D];青岛科技大学;2016年

10 陈范曙;基于信息整合的药物相关信息挖掘方法研究[D];华东师范大学;2016年

，

本文编号：1231674