高光谱图像分类的融合分层深度网络联合稀疏表示算法

在高光谱图像分类领域中每个像素的局部邻域一旦包含来自不同类别的样本,联合稀疏表示将受邻域内字典原子与测试样本之间同谱异类的影响,严重降低分类性能.根据高光谱图像的特点,文中提出融合分层深度网络的联合稀疏表示算法.在光谱和空间特征学习之间交替提取判别性光谱信息和空间信息,构建兼具空谱特征的学习字典,用于联合稀疏表示.在分类过程中将学习字典与测试样本间的相关系数与分类误差融合并决策.在两个高光谱遥感数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

基于稀疏表示和词袋模型的高光谱图像分类

为增强高光谱图像稀疏表示分类方法中稀疏字典的表征能力并充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种新的基于稀疏表示和词袋模型的高光谱遥感图像分类方法。首先利用词袋模型算法结合高光谱遥感图像数据集生成各类别专业码本,作为字典中对应的原子构造稀疏表示字典。在计算每个像元的对应稀疏表示字典中的稀疏表示特征时,利用空间连续性约束对像元的稀疏表示系数进行空间维的约束。最后根据最小重构误差实现高光谱图像分类。高光谱遥感数据实验结果表明:所提方法能有效提高分类效果,并且其分类精度和Kappa系数都优于其他稀疏表示方法以及单独使用光谱信息的方法。     

基于加权K近邻和卷积神经网络的高光谱图像分类

传统的谱空联合分类算法通常定义一个邻域空间作为空间信息,忽略空间中非邻域空间信息,且容易将异类像元也考虑在内。针对于高光谱图像分类问题,提出了一种加权K近邻算法能够自适应地提取空间信息,首先定义光谱和空间坐标组成的特征空间,利用该特征空间寻找目标像元的K个相似像元,并对这些像元根据特征空间进行加权;将加权后的像元按照一定方式组合成三维张量表示最终的谱空联合信息,使用三维卷积神经网络对其进行训练,得到最终分类结果。从实验结果来看,相对于改进前的算法,在总体分类精度上得到了一定的提升,与原始的三维卷积神经网络相比,在收敛速度上也得到大大提升,为高光谱图像的谱空联合分类提供了一种更加实用的方法。     

基于GPU的空谱联合核稀疏表示高光谱分类并行优化

高光谱图像分类是遥感信息处理领域的热点问题,在核稀疏表示分类框架下,联合光谱信息和像元空间信息,空谱联合核稀疏表示高光谱图像分类能够取得较好的分类效果,但较高的计算复杂度及高光谱图像较大的数据量限制了其在实时性要求较高情况下的应用。基于GPU/CUDA架构,提出了一种空谱联合核稀疏表示高光谱分类的并行优化方法,设计访存优化策略对主机和设备端数据交互进行优化;充分利用GPU并行计算能力,加速分类过程中核矩阵的计算;采用依据GPU并行特性实现的矩阵运算,优化基于交替方向乘子法的分类模型求解过程。利用实际高光谱图像数据进行的实验,验证了该方法的有效性和高效性。     

一种新的空谱联合高光谱图像分类方法

为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像进行分类的方法.研究结果表明,所提出的空谱联合分类器与传统的光谱信息分类器相比,分类性能得到了显...     

基于多视图边界判别投影的高光谱图像分类

高光谱图像分类是遥感领域研究的热点问题,其关键在于利用高光谱图谱合一的 优势,同时融合高光谱图像中各个像元位置的光谱信息和空间信息,提高光谱图像分类精度。 针对高光谱图像特征维数高和冗余信息多等问题,采用多视图子空间学习方法进行特征降维, 提出了图正则化的多视图边界判别投影算法。将每个像元处的光谱特征看作一个视图,该像元 处的空间特征看作另一个视图,通过同时优化每个视图上的投影方向来寻找最优判别公共子空 间。公开测试数据集上的分类实验表明,多视图学习在高光谱图像空谱融合分类方面具有显著 的优越性,在多视图降维算法中,该算法具有最高的分类准确性。     

基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类

为了解决高光谱遥感影像的特征融合问题,针对高光谱数据的维数高、信息量繁杂冗余、非线性而且数据量庞大特点,利用图谱理论非负稀疏保持嵌入的降维方法,提出基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类进行样本的标记算法,有效地利用空间信息和原有光谱信息,提高分类的精度.该算法在引入非负稀疏表示的同时,利用样本的光谱与空间相关信息构建Laplacian图,嵌入投影到低维的子空间,然后再用经典的K均值聚类算法进行分类.算法能够有效保持样本的几何稀疏结构,而且光谱空间信息的结合使得图像的边界像素点得到了更好的分类.     

基于TSNE和多尺度稀疏自编码的高光谱图像分类

针对高光谱图像存在维数“灾难”、特征以及空间信息利用不足的问题,结合深度学习、流形学习及多尺度空间特征的最新进展,提出了一种TSNE和多尺度稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。利用TSNE算法对高光谱图像进行降维,再对每个像元的邻域进行多尺度空间特征提取,利用加入空谱联合信息的像元训练稀疏自编码网络模型并通过softmax分类器进行分类,减少计算复杂度,提高分类精确度。通过对Indian Pines及Pavia University两组数据进行实验,结果表明,提出的算法与其他五种算法相比分类效果更好。     

基于全卷积网络和自编码的高光谱图像分类

针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题,提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法.基于迁移学习的思想,利用预训练好的全卷积网络FCN-8s,挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征;选取其特征的像素邻域信息,采用拼接融合的方法与原光谱信息进行融合;利用堆栈稀疏自编码网络完成最终的多尺度空谱特征...     

结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类

目的 高光谱图像包含了丰富的空间、光谱和辐射信息,能够用于精细的地物分类,但是要达到较高的分类精度,需要解决高维数据与有限样本之间存在矛盾的问题,并且降低因噪声和混合像元引起的同物异谱的影响。为有效解决上述问题,提出结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类方法。方法 首先采用简单线性迭代聚类算法将高光谱图像分割成许多无重叠的同质性区域,将每一个区域作为一个超像元,以超像元作为图像分类的最小单元,利用子空间投影算法对超像元构成的图像进行降维处理,在低维特征空间中执行支持向量机分类。本文高光谱图像空谱综合分类模型,对几何特征空间下的超像元分割与光谱特征空间下的子空间投影支持向量机（SVMsub）,采用分割后进行特征融合的处理方式,将像元级别转换为面向对象的超像元级别,实现高光谱图像空谱综合分类。结果 在AVIRIS（airbone visible/infrared imaging spectrometer）获取的Indian Pines数据和Reflective ROSIS（optics system spectrographic imaging system）传感器获取的University of Pavia数据实验中,子空间投影算法比对应的非子空间投影算法的分类精度高,特别是在样本数较少的情况下,分类效果提升明显;利用马尔可夫随机场或超像元融合空间信息的算法比对应的没有融合空间信息的算法的分类精度高;在两组数据均使用少于1%的训练样本情况下,同时融合了超像元和子空间投影的支持向量机算法在两组实验中分类精度均为最高,整体分类精度高出其他相关算法4%左右。结论 利用超像元处理可以有效融合空间信息,降低同物异谱对分类结果的不利影响;采用子空间投影能够将高光谱数据变换到低维空间中,实现有限训练样本条件下的高精度分类;结合超像元和子空间投影支持向量机的算法能够得到较高的高光谱图像分类精度。