我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现...我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升;在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。展开更多
土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone(KS)法,Rank-KS(RKS)和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法,...土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone(KS)法,Rank-KS(RKS)和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法,构建样本数占总校正集不同比例的子校正集,通过偏最小二乘回归,建立土壤有机质含量的可见—近红外光谱反演模型。结果表明:KS法无法提高模型预测精度,但可以在保证标准差与预测均方根误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)>2.0的前提下减少30%的校正样本;基于SPXY法的模型,当子校正集样本比例为总校正集的50%时达到最佳的模型预测精度,RPD为2.557;RKS法能够在保证预测精度的情况下(RPD>2.0),最多减少总校正集70%的样本,对应模型RPD为2.212。当校正集与验证集的有机质含量分布相近时,能够以较少的建模样本达到与总校正集相近甚至更高的模型预测精度,提升土壤有机质光谱反演模型的实用性。展开更多
文摘我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升;在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。
文摘土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone(KS)法,Rank-KS(RKS)和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法,构建样本数占总校正集不同比例的子校正集,通过偏最小二乘回归,建立土壤有机质含量的可见—近红外光谱反演模型。结果表明:KS法无法提高模型预测精度,但可以在保证标准差与预测均方根误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)>2.0的前提下减少30%的校正样本;基于SPXY法的模型,当子校正集样本比例为总校正集的50%时达到最佳的模型预测精度,RPD为2.557;RKS法能够在保证预测精度的情况下(RPD>2.0),最多减少总校正集70%的样本,对应模型RPD为2.212。当校正集与验证集的有机质含量分布相近时,能够以较少的建模样本达到与总校正集相近甚至更高的模型预测精度,提升土壤有机质光谱反演模型的实用性。
