基于马氏距离测度核学习的高光谱图像分类方法研究

发布时间：2021-11-29 05:21

　　高光谱遥感图像以其纳米级的光谱分辨率及高达几百个波段的光谱信息,揭示了许多传统全色探测不可观测到的地物目标特性,具备了更强的区分地物的能力,被广泛应用于遥感领域。然而,高光谱图像蕴含的丰富信息也导致其数据具有典型的高维度非线性特性,致使对其进行精确分类变得更加困难,这也使得基于高光谱图像的分类技术成为高光谱遥感处理领域的研究热点。目前广泛采用的核学习及距离测度学习方法虽然对于解决上述问题具有明显的优势并得到学界广泛认可,但在运算效率以及鲁棒性等方面仍然存在不足。因此本文以核学习及距离测度学习理论作为基础,围绕当前算法存在的效率和泛化能力差的问题展开研究,从而在现有基础上进一步提高高光谱数据分类精度。当前常用的核学习分类算法大多采用高斯核函数并且利用欧氏距离作为相似性衡量标准,但欧氏距离易受量纲影响的缺陷导致其对诸如高光谱图像的典型高维非线性数据区分的能力有限。虽然使用马氏距离替代欧氏距离可以克服上述缺陷,但当前基于马氏距离测度学习的核学习方法大多基于处理高光谱分类问题能力有限的高斯核进行改造,其分类性能的主要瓶颈在于无法准确选取适宜的高斯核函数的参数,因此这种算法最终体现的性能也存在明... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：149 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

马氏距离测度的学习目的[117]Fig.1-4ThetargetoflearningaMahalanobisdistancemetric.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究[J]. 高恒振,万建伟,王力宝,徐湛.  信号处理. 2011(05)
[2]基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类[J]. 谭琨,杜培军.  测绘学报. 2011(02)
[3]Combined multi-kernel support vector machine and wavelet analysis for hyperspectral remote sensing image classification[J]. 谭琨,杜培军.  Chinese Optics Letters. 2011(01)
[4]多核学习方法[J]. 汪洪桥,孙富春,蔡艳宁,陈宁,丁林阁.  自动化学报. 2010(08)
[5]基于支持向量机的高光谱遥感图像分类[J]. 谭琨,杜培军.  红外与毫米波学报. 2008(02)

博士论文
[1]基于多核学习的高光谱遥感影像分类方法研究[D]. 亓呈明.中国地质大学(北京) 2016
[2]基于马氏距离的度量学习算法研究及应用[D]. 梅江元.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3525921