高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类

编号 zgly0001706634

文献类型 期刊论文

文献题名 高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类

作者 彭江涛  孙伟伟  魏天慧  范文琦 

作者单位 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室  宁波大学地理与空间信息技术系 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2020年04期

年份 2020 

分类号 TP751 

关键词 遥感  高分五号  高光谱图像  域适应  分类  关联对齐法  稀疏矩阵变换 

文摘内容 高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。