高光谱遥感图像DE-self-training半监督分类算法

摘要：

提出了一种高光谱遥感图像半监督分类算法DE-self-training.利用少量标记样本作为初始训练集,基于改进的Self-training算法构建初始分类器,对未标记样本进行预测;然后从分类结果中按一定比例随机选取部分样本,连同其类别标记一起加入训练集中,再用扩大的训练集重新训练分类器,并对剩余的未标记样本进行预测.如此迭代地进行训练-预测-挑选样本扩大训练集过程.同时,在迭代训练过程中,运用基于最近邻域规则的数据剪辑策略对扩大训练集时产生的误标记样本进行过滤,以保证训练集的质量,不断迭代地训练出更精确的分类器,最终使所有未标记样本都获得类别标记.以AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1 Botswana作为实验数据对DE-self-training算法进行测试,并与基于支持向量机的分类结果作比对.实验表明,DE-self-training算法可以在标记样本数量有限条件下,充分挖掘未标记样本的有用信息,使总体分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高.

关键词：高光谱遥感图像、半监督分类、数据剪辑

所属期刊栏目：46

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41171269、江苏省高校自然科学研究面上项目14KJB170010、环保公益性行业科研专项项目201309037、江苏高校优势学科建设工程资助项目164320H101、地球系统科学数据共享平台资助项目2005DKA32300和江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目1812000002A403

在线出版日期：2015-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：239-244