發(fā)布時間：2020-08-13 02:02

【摘要】：隨著成像光譜儀的發(fā)展,高光譜圖像的成像精度不斷提高,在經(jīng)濟建設(shè)與國防安全領(lǐng)域的作用日益上升。與之而來的是高光譜數(shù)據(jù)維度急劇上升,非線性增強,這給傳統(tǒng)的高光譜分類以及變化檢測方法帶來了挑戰(zhàn)。本文通過研究傳統(tǒng)高光譜分類以及檢測方法中存在的問題,分別提出了對應(yīng)的改進算法,提升了精度和效率。本文首先改進了SVM分類器使用的傳統(tǒng)OAO策略。通過引入最大誤差上界中的Chernoff距離和Jeffries-Matusita距離作為類別之間的可分性度量,分別構(gòu)建了基于C距離的OAA策略和基于JM距離的類對決策樹策略。同時對SVM分類器的核函數(shù)進行定制,通過加權(quán)使得分類器更加適應(yīng)數(shù)據(jù)集。實驗表明,兩種方法都可以有效的提升分類算法的精度和效率。然后提出了應(yīng)用于高光譜分類算法的視覺詞袋模型。高光譜數(shù)據(jù)非線性嚴(yán)重,因此視覺詞袋模型中采用CNN作為特征提取部分,有效彌補了傳統(tǒng)分類器的不足。同時改進了SLIC算法,使其能夠運用在高光譜圖像數(shù)據(jù)上。詞袋模型結(jié)合了空譜信息,彌補了傳統(tǒng)算法中只使用光譜信息的不足。最后通過實驗驗證算法的有效性。最后針對高光譜變化檢測任務(wù)提出了CNN-LSTM模型。變化檢測任務(wù)可以看成特殊的分類任務(wù),模型通過LSTM單元利用時序信息,改進了傳統(tǒng)分類算法無法利用時序信息的缺點。同時模型提取的特征保證了樣本不足時的遷移學(xué)習(xí)的辨識精度。通過非遷移學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)實驗驗證了該模型的有效性,且在復(fù)合樣本的遷移學(xué)習(xí)實驗中驗證了該模型優(yōu)于CNN模型,證明了時序信息在高光譜變化檢測任務(wù)中的重要性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP751
【圖文】：

(c)多光譜遙感 (d)高光譜遙感圖 1-1 高光譜遙感發(fā)展示意圖載高光譜遙感的拍攝過程如圖 1-2 所示。成像光譜儀可以分成persion）成像光譜儀和干涉型（Interferometer）成像光譜儀。而根據(jù)的不同，成像光譜儀也可以分為推掃型（Pushbroom）成像光譜儀和iskbroom）成像光譜儀[4]�，F(xiàn)階段成像光譜儀在設(shè)計和制造時存在一，主要集中于信噪比、空間分辨率以及掃幅掃寬。因此光譜成像儀要在減小每個波段的帶寬以及增加波段數(shù)，和減小瞬時視場角。前光譜圖像的光譜分辨率（Spectral resolution），即光譜成像儀在波長寬度，又叫做波段寬度；后者可以提升高光譜圖像的空間分辨率（tion），即拍攝圖像中可分辨地物的空間尺度。提升光譜分辨率和空光譜圖像中識別率的提升是至關(guān)重要的。

圖 1-2 星載高光譜成像儀拍攝示意圖研究現(xiàn)狀及分析譜成像儀研究遙感獲取數(shù)據(jù)的方式是通過成像光譜儀拍攝目標(biāo)，得到、可見光和紫外部分的窄電磁波段。成像光譜儀發(fā)展的家與機構(gòu)研究出了適應(yīng)不同環(huán)境與任務(wù)目標(biāo)的光譜儀，在光譜儀的研究上走在了世界前列，從最開始 32 個波個波段的 AVIRIS 不斷提高光譜分辨率。同時，AVIRIS 全反射波長范圍（0.4 ~ 2.5 m）的成像光譜儀[5]。在SA）研制并發(fā)射了中等分辨率成像光譜儀（MODIS）大空間分辨率為 250 米，光譜范圍從可見光波段（0.4 m）。NASA 還發(fā)射了高分辨率成像光譜儀（HIRS），米，光譜范圍為3.8 ~15 m，共有 20 個頻段，包括 1 個

(a)原始圖像 (b)標(biāo)簽圖圖 2-1 高光譜圖像數(shù)據(jù)原始圖與標(biāo)簽圖（75x75）別采取了 2 種核對高光譜數(shù)據(jù)集合進行 4 類的分類實驗， 距離的核。這 2 種核函數(shù)皆通過 OAO 策略來構(gòu)造多分類類實驗每種方法都需要42 ，即 6 個子分類器。準(zhǔn) SVM 核與基于 C 距離的核方法對比實驗我們以 RBF 作為基本核函數(shù).由于飛機所占的像素點很少，據(jù)進行多折交叉驗證的 4 分類實驗，為了不漏掉飛機的樣驗。懲罰因子C以及 RBF 核函數(shù)的參數(shù) 選擇 C 60和 -2 所示。的數(shù)量上來看，2 折的實驗效果比 4 折的實驗效果要好，雖向量數(shù)上有劣勢，但是整體的分類精度要高�；� C 距離 方法的平均分類精度有 10%左右的提升，總體精度也有于前者的提升并不十分明顯，因為實驗的主要目的是對飛

【參考文獻】

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本文編號：2791355