基于贝叶斯树算法的高光谱遥感数据分类

文章针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对高光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量,在VS2008平台上实现了采用贝叶斯树（NBTree）算法对铀矿床高光谱数据进行分类。     

联合光谱角与组合特征参数的高光谱影像分类

光谱角匹配分类以光谱整体相似度作为分类准则,却无法充分考虑光谱的局部细节特征,导致高光谱遥感影像的分类结果存在着较大的误差.针对此问题,提出一种联合光谱角与组合特征参数(spectral angle mapping-combination characteristic parameter,SAM-CCP)的新型高光谱影...     

基于多地表特征参数的遥感影像分类研究

地表特征是反映地表信息的重要参数,是了解地表时空多变信息的定量要素。提出基于多地表特征参数的遥感影像分类方法,并利用武汉市的Landsat ETM+影像为例进行试验。试验选择通用植被指数(VIUPD)、地表温度和纹理特征等多地表特征参数,在考虑光谱特征和空间信息的前提下,结合分层思想的决策树方法,对遥感影像进行分类。结果证明利用多地表特征参数的决策树分类方法与传统的基于光谱反射率特征的决策树分类方法和SVM分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

基于决策树的高光谱遥感影像分类方法研究

为了验证将决策树算法用于高光谱遥感影像分类的可行性,提出了一种二叉决策树自动构建算法用于高光谱遥感影像分类.通过对高光谱遥感影像进行现场采样、对样本进行统计和训练,生成了一棵二叉决策树,从决策树中提取出分类规则,并对高光谱遥感影像进行分类.生成的决策树简单明了,分类规则易于理解,分类效率和精度都比较高,实现了高光谱遥感影像从数据降维、样本选择、样本训练、决策树生成、影像分类的“一体化”和“自动化”.     

基于深度贝叶斯主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中标记样本获取费时费力,无标记数据难以得到有效利用以及主动学习与深度学习结合难等问题,结合贝叶斯深度学习与主动学习的最新进展,提出一种基于深度贝叶斯的主动学习高光谱图像分类算法。利用少量标记样本训练一个卷积神经网络模型,根据与贝叶斯方法结合的主动学习采样策略从无标记样本中选择模型分类最不确定性的样本,选取的样本经人工标记后加入到训练集重新训练模型,减小模型不确定性,提高模型分类精度。通过PaviaU高光谱图像分类的实验结果表明,在少量的标记样本下,提出的方法比传统的方法分类效果更好。     

基于独立分量分析的高光谱遥感影像决策树分类

为解决高光谱遥感影像波段众多所带来的信息丰富与“维数灾难”间的矛盾并提高分类精度,针对传统特征选择方法信息损失大的缺陷,基于EO-1 Hyperion高光谱遥感影像,采用独立分量分析(ICA)和决策树分类(DTC)方法联合运作流程,开展影像的地物分类实验研究,提出了ICA-DTC模型。首先运用ICA方法对影像进行特征提取,并以所提取的独立分量特征及其他地理辅助要素组成分类指标集;继而选择适当的指标组合和阈值设定判别规则,建立DTC模型进行影像的地物分类;最后将分类结果与传统最大似然分类法进行比对。结果显示：从分类的总体精度看,前者可达89.34%,高出后者18.8%;从单一地物的分类精度看,前者仅水体的精度略低于后者,而其他11种地物的精度都高于后者。理论分析与实验结果均表明,ICA-DTC模型可有效提高复杂地形条件下的地物分类精度。     

基于分类KLT的高光谱图像压缩

高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域研究的热点。提出了一种基于分类KLT（ Karhunen-Loeve Transform）的高光谱图像压缩算法。该算法利用光谱信息对高光谱图像进行地物分类,根据相邻波段的相关性对高光谱图像进行波段分组。在地物分类与波段分组的基础上,对每组的每一类地物数据分别进行KL变换,利用EBCOT（Embedded Block Coding with Optimal Trtmcation）算法对所有主成分进行联合编码。实验结果表明,该算法能够取得优于JPEG2000以及DWT-JPEG2000的压缩性能,适合实现高光谱图像的有效压缩。     

混合树增广朴素贝叶斯分类模型

树增广朴素贝叶斯分类算法(TANC)虽然降低了朴素贝叶斯分类算法(NBC)的条件独立性约束,但是该模型同时又要求每个条件属性结点(除树的根结点外)都有两个父结点,这种限制同样降低了分类的正确率.因此,提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型(MTANC).通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

基于包络线消除的高光谱图像分类方法研究

在高光谱遥感中,包络线消除法一般仅局限于对单个像元的光谱进行光谱分析,从中提取出有助于分类识别的特征波段。而该文则以包络线消除算法为基础,应用VC++语言编程实现了对整个高光谱图像文件去包络、归一化并且提取出分类的特征空间的功能,并且针对原图像文件和去包络线后的图像文件,比较了应用最大似然分类法和光谱角度匹配法进行分类的结果。     

谐波分析光谱角制图高光谱影像分类

目的 针对光谱角制图(SAM)分类算法对高光谱像元光谱曲线的局部特征和其辐射强度不敏感,而且易受噪声和维数灾难影响,致使分类效率低和精度较差等缺陷,将谐波分析(HA)技术引入到SAM高光谱影像分类中,提出一种基于谐波分析的光谱角制图(HA-SAM)高光谱影像分类算法.方法 利用HA技术将高光谱影像从光谱维变换到能量谱特征维空间,并提取低次谐波分量及特征系数(谐波余项、相位和振幅),用特征系数组成的向量代替光谱向量,对高光谱影像进行SAM分类.结果 将SAM和HA-SAM同时应用于EO-1卫星的Hyperion高光谱影像分类,通过对比和分析,验证了HA-SAM的优越性,再选择AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)高光谱影像对HA-SAM进行验证,结果表明该算法具有较强的普适性.结论 HA-SAM提高了传统SAM高光谱影像分类的效率和精度,而且适用性较强具有良好的应用前景.     

词间相关性在贝叶斯文本分类中的应用研究

针对朴素贝叶斯分类的属性独立性假设的不足,讨论了相关性及多变量相关的概念,给出词间相关度的定义。在TAN分类器的词间相关性分析基础上,提出一种文档特征词相关度估计公式及其在改进朴素贝叶斯分类模型中应用的算法,在Reuters-21578文本数据集上的实验表明,改进算法简单易行,能有效改进贝叶斯分类性能。     

高光谱遥感数据光谱特征提取算法与分类研究

针对高光谱数据的特点,探讨了高光谱数据特征提取的若干算法,重点研究了导数光谱和光谱编码技术,并从地物光谱曲线中提取了其光谱吸收特征.对同类曲线特征求交得到识别地物的有效特征;对不同类曲线特征求交得到区分不同类地物的有效特征.最后基于提取的特征建立了地物识别决策树,从而达到快速识别分类地物的目的,能够实现依据地物光谱特征的地物识别与分类.     

基于特征加权朴素贝叶斯算法的网络用户识别

基于网络用户的访问记录,提出了采用特征加权的朴素贝叶斯分类算法对用户进行识别。首先利用基于WinPcap框架的数据采集系统对用户访问记录进行采集,通过分析记录从5个方面对用户特征进行统计,并经过筛选后对特征进行选取,最后采用特征加权的朴素贝叶斯分类算法对3300个测试样本进行识别,识别率达到了85.73%。实验结果表明该算法能够有效实现对网络用户身份的识别。     

A Naive Bayes approach for URL classification with supervised feature selection and rejection framework

Web page classification has become a challenging task due to the exponential growth of the World Wide Web. Uniform Resource Locator (URL)‐based web page classification systems play an important role, but high accuracy may not be achievable as URL contains minimal information. Nevertheless, URL‐based classifiers along with rejection framework can be used as a first‐level filter in a multistage classifier, and a costlier feature extraction from contents may be done in later stages. However, noisy and irrelevant features present in URL demand feature selection methods for URL classification. Therefore, we propose a supervised feature selection method by which relevant URL features are identified using statistical methods. We propose a new feature weighting method for a Naive Bayes classifier by embedding the term goodness obtained from the feature selection method. We also propose a rejection framework to the Naive Bayes classifier by using posterior probability for determining the confidence score. The proposed method is evaluated on the Open Directory Project and WebKB data sets. Experimental results show that our method can be an effective first‐level filter. McNemar tests confirm that our approach significantly improves the performance.     

A novel logistic multi-class supervised classification model based on multi-fractal spectrum parameters for hyperspectral data

A novel logistic multi-class supervised classification model based on multi-fractal spectrum parameters is proposed to avoid the error that is caused by the difference between the real data distribution and the hypothetic Gaussian distribution and avoid the computational burden working in the logistic regression classification directly for hyperspectral data. The multi-fractal spectra and parameters are calculated firstly with training samples along the spectral dimension of hyperspectral data. Secondly, the logistic regression model is employed in our work because the logistic regression classification model is a distribution-free nonlinear model which is based on the conditional probability without the Gaussian distribution assumption of the random variables, and the obtained multi-fractal parameters are applied to establish the multi-class logistic regression classification model. Finally, the Newton–Raphson method is applied to estimate the model parameters via the maximum likelihood algorithm. The classification results of the proposed model are compared with the logistic regression classification model based on an adaptive bands selection method by using the Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer and airborne Push Hyperspectral Imager data. The results illuminate that the proposed approach achieves better accuracy with lower computational cost simultaneously.     

多标签高光谱图像地物分类

目的 在高光谱地物分类中,混合像元在两个方面给单标签分类带来了负面影响：单类地物在混入异类地物后,其光谱特征会发生改变,失去独特性,使类内差异变大;多类地物在混合比例加深的情况下,光谱曲线会互相趋近,使类间差异变小。为了解决这一问题,本文将多标签技术运用在高光谱分类中。方法 基于高光谱特性,本文将欧氏距离与光谱角有机结合运用到基于类属属性的多标签学习LIFT（multi-label learning with label specific features）算法的类属属性构建中,形成了适合高光谱多标签的方法。基于标签地位的不相等,本文为多标签数据标注丰度最大标签,并在K最近邻KNN（k-nearest neighbor）算法中为丰度最大的标签设置比其余标签更大的权重,完成对最大丰度标签的分类。结果 在多标签分类与单标签分类的比较中,多标签表现更优,且多标签在precision指标上表现良好,高于单标签0.5% 1.5%。在与其余4种多标签方法的比较中,本文多标签方法在2个数据集上表现最优,在剩余1个数据集上表现次优。在最大丰度标签的分类上,本文方法表现优于单标签分类,在数据集Jasper Ridge上的总体分类精度提高0.2%,混合像元分类精度提高0.5%。结论 多标签分类技术应用在高光谱地物分类上是可行的,可以提升分类效果。本文方法根据高光谱数据的特性对LIFT方法进行了改造,在高光谱多标签分类上表现优异。高光谱地物的多标签分类中,每个像元多个标签的地位不同,在分类中可以通过设置不同权重体现该性质,提升分类精度。     

高光谱图像分类的自适应决策融合方法

目的 目前高光谱图像决策融合方法主要采用以多数票决（majority vote，MV）为代表的硬决策融合和以对数意见池（logarithmic opinion pool，LOGP）为代表的软决策融合策略。由于这些方法均使用统一的权重系数进行决策融合，没有对子分类器各自的分类性能进行评估而优化分配权重系数，势必会影响最终的分类精度。针对该问题，本文对多数票决和对数意见池融合策略进行了改进，提出了面向高光谱图像分类的自适应决策融合方法。方法 根据相关系数矩阵对高光谱图像进行波段分组，对每组波段进行空谱联合特征提取；利用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）或支持向量机（support vector machine，SVM）分类器对各组空谱联合特征进行分类；最后，采用本文研究的两种基于权重系数优化分配的自适应融合策略对子分类器的分类结果进行决策融合，使得分类精度低的波段组和异常值对最终分类结果的影响达到最小。结果 对两个公开的高光谱数据集分别采用多种特征和两种分类器组合进行实验验证。实验结果表明，在相同特征和分类器条件下，本文提出的自适应多数票决策融合策略（adjust majority vote，adjustMV）、自适应对数意见池决策融合策略（adjust logarithmic opinion pool，adjustLOGP）比传统的MV决策融合策略、LOGP决策融合策略对两个数据集的分类精度均有大幅度提高。Indian Pines数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了1.2%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了7.38%；Pavia University数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了2.1%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了4.5%。结论 本文提出的自适应权重决策融合策略为性能较优的子分类器（即对应于分类精度高的波段组）赋予较大的权重，降低了性能较差的子分类器与噪声波段对决策融合结果的影响，从而大幅度提高分类精度。所研究的决策融合策略的复杂度和计算成本均较低，在噪声环境中具有更强的鲁棒性，同时在一定程度上解决了高光谱图像分类应用中普遍存在的小样本问题。     

高斯最大似然分类在高光谱分类中的应用研究

分析了高斯似然分类错误率和Bhattacharyya距离的关系,同时推导出在独立特征条件下Bhattacharyya距离具有相加的性质,并在这些基础上提出了一种新的特征选择算法。该算法以各特征的相对Bhattacharyya和作为准则函数选择能有效降低分类错误率的一组特征,最后利用这组特征进行高斯似然分类。实验采用AVIRIS数据,结果证明了该算法的有效性。     

基于改进的加权补集朴素贝叶斯物流新闻分类

针对物流新闻类别分布不均衡,分类器容易倾向大类别而忽略小类别的问题,提出基于加权补集的朴素贝叶斯分类模型.构建物流新闻语料库,结合卡方检验进行特征选择,基于局部、全局和类内、类间的思想,分析并改进传统特征加权算法,设计适用于类别分布不均衡物流新闻的加权补集朴素贝叶斯模型.实验结果表明,相较传统分类方法,加权补集朴素贝叶...