半监督条件随机场的高光谱遥感图像分类

编号 zgly0001590021

文献类型 期刊论文

文献题名 半监督条件随机场的高光谱遥感图像分类

作者 吴俊峰  姜志国  张浩鹏  蔡博文  罗鹏浩 

作者单位 北京航空航天大学宇航学院  数字媒体北京市重点实验室 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 TP751 

关键词 高光谱  遥感  分类  半监督  条件随机场 

文摘内容 善于捕捉空间信息的条件随机场模型虽然已被应用于高光谱遥感图像分类,但条件随机场的性能受到了标注训练样本数量的制约。为解决上述问题,本文提出了一种半监督条件随机场模型用于高光谱遥感图像分类。在该模型中,首先,利用空间-光谱拉普拉斯支持向量机定义关联势函数,以利用未标注样本中包含的信息获取样本类别概率;然后,在交互势函数中嵌入未标注的空间邻域样本,以充分利用空间信息实现对样本类别概率的修正;最后,采用分布式学习策略和平均场完成半监督条件随机场的训练和推断。本文在两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集,Pavia University数据集)上进行了实验。实验结果表明Kappa系数提升3.94%。