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改进M-training算法的高光谱图像分类

文献类型： 中文期刊

作者： 崔颖 1 ; 王雪婷 1 ; 陆忠军 1 ; 王立国 1 ;

作者机构： 1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;黑龙江省农业科学院遥感技术中心

关键词： 高光谱图像;半监督分类;M-training算法;错误率加权;图像处理;SVM分类器;RF分类器;KNN分类器

期刊名称： 哈尔滨工程大学学报

ISSN： 1006-7043

年卷期： 2018 年 39 卷 10 期

页码： 1688-1694

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了解决高光谱数据有标签样本数量有限的分类问题,提出将M-training算法应用于高光谱图像分类。采用两个SVM、一个K近邻(KNN)以及一个随机森林(RF)进行分类器组合,对传统M-training算法进行改进,增强分类器的多样性和差异性。为了充分考虑大量无标签样本的影响,采用有标签样本与无标签样本错误率加权作为有标签样本集更新的限制条件,从而有效地扩大了有标签样本集。实验结果表明:改进算法和传统的M-training算法相比较,在总体分类精度与Kappa系数上分别提高1. 85%～12. 10%与0. 021 5～0. 141 3,从而验证了该算法的有效性。

  • 相关文献

[1]基于烟花算法降维的高光谱图像分类. 崔颖,宋国娇,陈立伟,刘述彬,王立国. 2017

[2]主动学习策略融合算法在高光谱图像分类中的应用. 崔颖,徐凯,陆忠军,刘述彬,王立国. 2018

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[4]Stacking Learning在高光谱图像分类中的应用. 徐凯,崔颖. 2018

[5]数字农业农田信息系统的建立. 张国庆. 2007

[6]面粉麸星计算机检测系统. 戴常军,孙来军,王乐凯,乔常明,钱海波. 2009

[7]图像处理技术在玉米叶面积测量中的实际应用. 宋英博,郭伟,张洪权,孟凡祥,王囡囡,李于. 2015

[8]粘着式信息素诱捕器捕获小菜蛾试验及图像识别系统的研究. 张茂明. 2010

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