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多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类
被引量：
2
1
作者
杨素妨
杜林
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第9期37-42,共6页
针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特...
针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。
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关键词
高分辨率遥感影像
光谱特征
纹理特征
流形学习
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职称材料
融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法
被引量：
3
2
作者
杨素妨
曾红春
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第1期56-60,共5页
针对影像分类结果的类间差异性与准确性难以平衡的问题,提出一种融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法。该方法首先利用最小噪声分离提取影像的光谱特征,考虑到高分辨率影像局部细节信息清晰,利用LBP算子提取影像的...
针对影像分类结果的类间差异性与准确性难以平衡的问题,提出一种融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法。该方法首先利用最小噪声分离提取影像的光谱特征,考虑到高分辨率影像局部细节信息清晰,利用LBP算子提取影像的局部纹理信息,采用泛化性能好的核极限学习机训练多个弱分类器;然后,通过引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成多核极限学习机问题转化为变量选择问题;最后,利用基于互信息的最大相关最小冗余准则,对生成的多核极限学习机进行选择,从而实现影像分类结果差异性与准确性的平衡。文章采用高分二号数据实验,总体分类精度和Kappa系数分别为92.03%、0.9。分析结果表明,该方法能够利用多种特征的分类优势,进而有效改善了高分二号影像的分类结果。
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关键词
融合多特征
互信息
选择性集成
极限学习机
影像分类
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职称材料
题名
多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类
被引量：
2
1
作者
杨素妨
杜林
机构
百色学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第9期37-42,共6页
基金
广西自然科学基金(2017GXNSFAA198746)
广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0738)。
文摘
针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。
关键词
高分辨率遥感影像
光谱特征
纹理特征
流形学习
Keywords
high-resolution remote sensing image
spectral feature
texture feature
manifold learning
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法
被引量：
3
2
作者
杨素妨
曾红春
机构
百色学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第1期56-60,共5页
基金
广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198746)
广西高校中青年教师基础能力提升项目(2020KY19021)。
文摘
针对影像分类结果的类间差异性与准确性难以平衡的问题,提出一种融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法。该方法首先利用最小噪声分离提取影像的光谱特征,考虑到高分辨率影像局部细节信息清晰,利用LBP算子提取影像的局部纹理信息,采用泛化性能好的核极限学习机训练多个弱分类器;然后,通过引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成多核极限学习机问题转化为变量选择问题;最后,利用基于互信息的最大相关最小冗余准则,对生成的多核极限学习机进行选择,从而实现影像分类结果差异性与准确性的平衡。文章采用高分二号数据实验,总体分类精度和Kappa系数分别为92.03%、0.9。分析结果表明,该方法能够利用多种特征的分类优势,进而有效改善了高分二号影像的分类结果。
关键词
融合多特征
互信息
选择性集成
极限学习机
影像分类
Keywords
multiple feature fusion
mutual information
selective integration
extreme learning machine
image classification
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类
杨素妨
杜林
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
2
融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法
杨素妨
曾红春
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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