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基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像多类SVM分类
被引量：
4
1
作者
林娜
杨武年
王斌
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期116-119,共4页
高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征...
高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。在KMNF特征提取后的影像上利用多类SVM进行高光谱影像分类,分析数据维数、样本个数对分类结果的影响,并与传统的最小距离分类方法进行对比。发现最小距离分类法存在维数灾难现象,当达到一定的特征维数之后,多类SVM分类方法受维数影响较小,具有一定的抗噪声能力,在一定程度上避免了维数灾难现象;利用多类SVM进行分类时,随着样本数目的减少,合理设置有关参数,高光谱图像的分类能够维持在较高精度;而传统的最小距离分类法当样本数量较小时,效果很差,这说明了SVM小样本分类的优势。
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关键词
高光谱遥感
核最小噪声分离变换
多类SVM
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职称材料
基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类
被引量：
4
2
作者
林娜
杨武年
王斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2774-2777,2782,共5页
为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进...
为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较。美国内华达州CU-PRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高。
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关键词
高光谱遥感
核最小噪声分离变换
核
方法
BP神经网络
分类
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职称材料
题名
基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像多类SVM分类
被引量：
4
1
作者
林娜
杨武年
王斌
机构
重庆交通大学土木建筑学院
成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室
重庆市地理信息中心
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期116-119,共4页
基金
国家自然科学基金项目(41071265)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20105122110006)
+1 种基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2012jjA40055)
国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目(KLGSIT2013-03)
文摘
高光谱遥感影像具有高维非线性、数据冗余多、训练样本难以获得等特点。在线性最小噪声分离变换MNF(Minimum Noise Fraction)的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离变换KMNF(Kernel Minimum Noise Fraction)高光谱遥感影像非线性特征提取方法。在KMNF特征提取后的影像上利用多类SVM进行高光谱影像分类,分析数据维数、样本个数对分类结果的影响,并与传统的最小距离分类方法进行对比。发现最小距离分类法存在维数灾难现象,当达到一定的特征维数之后,多类SVM分类方法受维数影响较小,具有一定的抗噪声能力,在一定程度上避免了维数灾难现象;利用多类SVM进行分类时,随着样本数目的减少,合理设置有关参数,高光谱图像的分类能够维持在较高精度;而传统的最小距离分类法当样本数量较小时,效果很差,这说明了SVM小样本分类的优势。
关键词
高光谱遥感
核最小噪声分离变换
多类SVM
Keywords
Hyperspectral remote sensing Kernel minimum noise fraction transform Multi-class SVM
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
基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类
被引量：
4
2
作者
林娜
杨武年
王斌
机构
重庆交通大学土木建筑学院
成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室
重庆市地理信息中心
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2774-2777,2782,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41071265)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20105122110006)
+1 种基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2012jjA40055)
国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目(KLGSIT2013-03)
文摘
为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较。美国内华达州CU-PRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高。
关键词
高光谱遥感
核最小噪声分离变换
核
方法
BP神经网络
分类
Keywords
hyperspectral remote sensing
kernel minimum noise fraction
kernel method
BP neural network
classification
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
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作者
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被引量
操作
1
基于核最小噪声分离变换的高光谱遥感影像多类SVM分类
林娜
杨武年
王斌
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
4
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职称材料
2
基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类
林娜
杨武年
王斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
4
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