基于流形波段选择的高光谱图像分类

发布时间：2017-06-07 12:16

  本文关键词：基于流形波段选择的高光谱图像分类，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决高光谱图像中高维数据和有标记训练样本不足的矛盾导致"维度灾难"问题,提出一种无监督的基于流形学习的波段选择(MLBS)方法。首先通过流形学习方法,得到原始数据的流形嵌入映射;然后通过LASSO优化过程,运用顺向坐标下降算法,得到原始波段对每个流形结构维度的贡献度;最后统计每个波段的贡献度,选取贡献度大的波段形成波段子集。用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真实验的结果表明,本文方法在小样本下的高光谱地物分类识别问题上具有良好的效果。
【作者单位】： 浙江科技学院信息学院;浙江大学计算机学院;
【关键词】： 高光谱图像 分类 波段选择 流形学习 无监督
【基金】：国家自然科学基金(61379074) 浙江省自然科学基金(LQ13F020015)资助项目
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感是遥感技术的前沿研究方向[1~7],并被广泛应用于地球物理环境监测等领域。高光谱传感器利用很多很窄的电磁波波段,从感兴趣的物体获得有关数据,范围涉及红外线、可见光和紫外线等区域。高光谱图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。传感器获得三维的数据

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 孟强强;杨桄;孙嘉成;雷忠祥;卢珊;;利用小波分解和顶点成分分析的高光谱异常检测[J];光电子.激光;2014年06期

2 成宝芝;赵春晖;;基于粒子群优化聚类的高光谱图像异常目标检测[J];光电子.激光;2013年10期

3 ;Clustering-based hyperspectral band selection using sparse nonnegative matrix factorization[J];Journal of Zhejiang University-Science C(Computers & Electronics);2011年07期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 朱云龙;申海;陈瀚宁;吕赐兴;张丁一;;生物启发计算研究现状与发展趋势[J];信息与控制;2016年05期

2 彭艳斌;郑志军;潘志刚;李晓勇;金诚;;基于流形波段选择的高光谱图像分类[J];光电子·激光;2016年06期

3 谭海峰;罗天文;杨桄;孟强强;;高光谱异常检测中背景抑制方法研究[J];光电子·激光;2016年02期

4 唐意东;黄树彩;凌强;钟宇;;字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测[J];强激光与粒子束;2015年11期

5 张丽丽;赵春晖;成宝芝;;基于联合核协同的高光谱图像异常目标检测[J];光电子·激光;2015年11期

6 Chunhui Zhao;Haifeng Zhu;Shiling Cui;Bin Qi;;Multiple Endmember Hyperspectral Sparse Unmixing Based on Improved OMP Algorithm[J];Journal of Harbin Institute of Technology;2015年05期

7 孙彦慧;张立毅;陈雷;李锵;滕建辅;刘静光;;基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法[J];光电子·激光;2015年09期

8 赵春晖;崔士玲;刘务;;基于分层的多端元光谱解混算法[J];光电子.激光;2014年09期

9 王东辉;杨秀坤;赵岩;;A hyperspectral image endmember extraction algorithm based on generalized morphology[J];Optoelectronics Letters;2014年05期

10 施蓓琦;刘春;孙伟伟;陈能;;应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择[J];测绘学报;2013年03期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 乔闹生;邹北骥;邓磊;曾友兵;邹剑臣;;一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法[J];光电子.激光;2012年11期

2 成宝芝;赵春晖;王玉磊;;基于四阶累积量的波段子集高光谱图像异常检测[J];光电子.激光;2012年08期

3 吕奕清;林锦贤;;基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法[J];计算机应用;2011年02期

4 赵春晖;李杰;梅锋;;核加权RX高光谱图像异常检测算法[J];红外与毫米波学报;2010年05期

5 李杰;赵春晖;梅锋;;利用背景残差数据检测高光谱图像异常[J];红外与毫米波学报;2010年02期

6 梅锋;赵春晖;孙岩;王立国;;基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法[J];光子学报;2009年12期

7 孙吉贵;刘杰;赵连宇;;聚类算法研究[J];软件学报;2008年01期

8 张立燕;谌德荣;陶鹏;;基于顶点成分分析的高光谱图像低概率异常检测方法研究[J];宇航学报;2007年05期

9 寻丽娜;方勇华;李新;;高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法[J];光学学报;2007年07期

10 谷延锋;刘颖;贾友华;张晔;;基于光谱解译的高光谱图像奇异检测算法[J];红外与毫米波学报;2006年06期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 冯永康;余华;;多光谱数据波段选择方法试验研究——以湖北神农架林区为例[J];遥感信息;2009年05期

2 葛亮;王斌;张立明;;基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年11期

3 王立国,谷延锋,张晔;基于支持向量机和子空间划分的波段选择方法[J];系统工程与电子技术;2005年06期

4 李行;毛定山;张连蓬;;高光谱遥感影像波段选择算法评价方法研究[J];地理与地理信息科学;2006年06期

5 杨诸胜;郭雷;罗欣;胡新韬;;一种基于主成分分析的高光谱图像波段选择算法[J];微电子学与计算机;2006年12期

6 于绍慧;张玉钧;赵南京;肖雪;王欢博;;基于矩阵模式的高光谱波段选择方法[J];光电工程;2012年06期

7 张海涛;王鹤桥;孟祥羽;武文波;;基于类对可分和灰色决策的高光谱波段选择方法[J];计算机科学;2014年06期

8 周杨;厉小润;赵辽英;;改进的高光谱图像线性预测波段选择算法[J];光学学报;2013年08期

9 温健婷;张霞;张兵;赵冬;;土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究[J];地球科学进展;2010年06期

10 葛亮;王斌;张立明;;基于波段聚类的高光谱图像波段选择[J];计算机辅助设计与图形学学报;2012年11期

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 王艺婷;黄世奇;刘代志;陈聪;;基于统计排序的高光谱波段选择方法[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

2 王艺婷;黄世奇;刘代志;;高光谱遥感图像波段选择现状研究[A];国家安全地球物理丛书（七）——地球物理与核探测[C];2011年

3 张霞;温健婷;黄长平;李庆亭;;土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

4 林君琴;刘允良;吴至善;;岩石波谱多光谱遥感波段选择研究[A];1994年中国地球物理学会第十届学术年会论文集[C];1994年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 陕西 瞿贵荣 张凤娥;SS-40汽车音响波段控制电路及检修[N];电子报;2010年

2 陕西 瞿贵荣 张凤娥;德生R-9700收音机电子波段转换电路及检修[N];电子报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 董玉翠;特定背景下点目标探测最优波段选择方法的研究[D];中国科学院研究生院(上海技术物理研究所);2015年

2 夏威;高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究[D];复旦大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 夏冰;高光谱影像非监督波段选择技术研究[D];苏州大学;2015年

2 镡永强;基于多目标优化的高光谱图像无监督波段选择[D];西安电子科技大学;2014年

3 张倩;改进的自适应波段选择算法研究及应用[D];大连海事大学;2012年

4 周杨;高光谱遥感图像波段选择算法研究[D];浙江大学;2014年

5 杨三美;基于克隆选择算法的高光谱图像波段选择[D];华中科技大学;2011年

6 魏芳洁;高光谱图像波段选择方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

7 吕智强;高光谱数据半监督波段选择研究[D];上海大学;2013年

8 郑俊鹏;高光谱图像波段选择及CUDA并行实现研究[D];杭州电子科技大学;2015年

9 张银涛;高光谱数据的树种分类波段选择研究[D];浙江农林大学;2014年

10 李行;植被高光谱遥感影像特征波段的选择方法研究[D];山东科技大学;2006年

  本文关键词：基于流形波段选择的高光谱图像分类，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：429068