發(fā)布時間：2017-12-08 15:02

  本文關(guān)鍵詞：基于多核學(xué)習(xí)的高光譜遙感影像分類方法研究

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【摘要】：高光譜影像分類目前已是遙感領(lǐng)域的研究前沿,目的是從遙感數(shù)據(jù)中獲取地物信息,分類方法的優(yōu)劣直接影響著分類的精度。特征選擇是從原始特征中選出一些最能代表特征的樣本,是提高學(xué)習(xí)算法性能的重要手段。過去幾年的研究表明,基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險最小化原則的傳統(tǒng)分類方法,已顯示了明顯的不足。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要領(lǐng)域,由采用支持向量機(jī)是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展出的一種在樣本有限情況下的通用學(xué)習(xí)方法。本文通過對高光譜影像特性的深入分析,通過引入信息論、計(jì)算智能、集成學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的新理論和新方法,研究高效的特征提取與分類技術(shù),探討影響分類準(zhǔn)確率的因素,并在多個高光譜影像數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了本文提出的多種方法。論文主要內(nèi)容包括:(1)采用標(biāo)準(zhǔn)差,Kullback-Leibler距離和相關(guān)系數(shù),提出一種新的特征選擇方法,將信息最豐富和相關(guān)性最小的波段作為分類特征。在多核集成框架下對所選擇的特征集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。(2)基于信息測度,提出利用Kullback-Leibler距離構(gòu)造支持向量機(jī)核函數(shù),并依此構(gòu)建了多核集成框架。通過在公開基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和高光譜影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與目前各種流行的算法的比較,驗(yàn)證了所提方法的性能。實(shí)驗(yàn)評估了所提方法中的各種參數(shù),為尋找精度和效率間的權(quán)衡點(diǎn)提供了依據(jù)。(3)基于互信息和Jeffries-Matusita距離測度提出一種兩階段特征選擇方法。在第一階段,選擇具有最小冗余度最大相關(guān)準(zhǔn)則的特征。在第二階段,在第一階段獲得的特征子集中,用最大化Jeffries-Matusita距離以增加光譜可分性的方法,進(jìn)一步選擇特征子集。在基準(zhǔn)高光譜數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明了所提方法能選擇更好的特征子集,是一種更有效、更高效的方法。(4)通過帶變異機(jī)制的粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)分類器的參數(shù),并采用AdaBoost和隨機(jī)方法解決多類分類問題,提出一個改進(jìn)的集成學(xué)習(xí)框架。在此框架下的實(shí)驗(yàn)證明了方法的高效性。
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237

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