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基于流形学习的光学遥感图像分类

论文摘要

随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用,对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息,分类过程可能导致过拟合现象,针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构,容易造成数据失真这一问题,提出基于流形学习的光学遥感图像分类算法。该算法首先提取出图像的SIFT特征,然后将流形学习运用于特征降维,最后结合支持向量机进行训练和识别。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UCMerced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到了有效提高,达到85%左右;针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,分类精度提高了10%左右。总而言之,基于流形学习的分类算法对通过降维之后的数据能够保持在原高维空间中的拓扑结构,相似特征点能得到有效聚合,预防了"维数灾难",减少了计算量,保证了分类精度。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 相关工作
  •   2.1 LBP与SLBP
  •   2.2 SIFT特征提取
  •     2.2.1 获取精确特征点
  •     2.2.2 为特征点添加描述信息
  •   2.3 LE流形学习
  •   2.4 支持向量机
  • 3 基于流形学习的SAR图像分类算法
  • 4 实验及结果分析
  •   4.1 实验数据
  •   4.2 实验结果及分析
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王云艳,罗冷坤,王重阳

    关键词: 流形学习,遥感图像,图像分类,支持向量机

    来源: 计算机工程与科学 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 湖北工业大学电气与电子工程学院,太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(41601394),湖北工业大学博士启动基金(BSQD2016010)

    分类号: TP751;TP181

    页码: 1212-1219

    总页数: 8

    文件大小: 827K

    下载量: 191

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3f12c68578c8e9e323068d21.html