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改进M-training算法的高光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
崔颖
王雪婷
+1 位作者
陆忠军
王立国
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1688-1694,共7页
为了解决高光谱数据有标签样本数量有限的分类问题,提出将M-training算法应用于高光谱图像分类。采用两个SVM、一个K近邻(KNN)以及一个随机森林(RF)进行分类器组合,对传统M-training算法进行改进,增强分类器的多样性和差异性。为了充分...
为了解决高光谱数据有标签样本数量有限的分类问题,提出将M-training算法应用于高光谱图像分类。采用两个SVM、一个K近邻(KNN)以及一个随机森林(RF)进行分类器组合,对传统M-training算法进行改进,增强分类器的多样性和差异性。为了充分考虑大量无标签样本的影响,采用有标签样本与无标签样本错误率加权作为有标签样本集更新的限制条件,从而有效地扩大了有标签样本集。实验结果表明:改进算法和传统的M-training算法相比较,在总体分类精度与Kappa系数上分别提高1. 85%～12. 10%与0. 021 5～0. 141 3,从而验证了该算法的有效性。
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关键词
高光谱图像
半监督
分类
M-training算法
错误率加权
图像处理
SVM
分类
器
rf分类
器
KNN
分类
器
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职称材料
题名
改进M-training算法的高光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
崔颖
王雪婷
陆忠军
王立国
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
黑龙江省农业科学院遥感技术中心
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1688-1694,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61675051)
教育部博士点基金项目(20132304110007)
中央高校基本科研业务费专项资金号(HEUCFG201831)
文摘
为了解决高光谱数据有标签样本数量有限的分类问题,提出将M-training算法应用于高光谱图像分类。采用两个SVM、一个K近邻(KNN)以及一个随机森林(RF)进行分类器组合,对传统M-training算法进行改进,增强分类器的多样性和差异性。为了充分考虑大量无标签样本的影响,采用有标签样本与无标签样本错误率加权作为有标签样本集更新的限制条件,从而有效地扩大了有标签样本集。实验结果表明:改进算法和传统的M-training算法相比较,在总体分类精度与Kappa系数上分别提高1. 85%～12. 10%与0. 021 5～0. 141 3,从而验证了该算法的有效性。
关键词
高光谱图像
半监督
分类
M-training算法
错误率加权
图像处理
SVM
分类
器
rf分类
器
KNN
分类
器
Keywords
hyper-spectral image
semi-supervised classification
M-training algorithm
error rate weighting
image processing
SVM
rf
classifier
KNN classifier
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进M-training算法的高光谱图像分类
崔颖
王雪婷
陆忠军
王立国
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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