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《解放军信息工程大学》 2006年
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高光谱影像分类若干关键技术的研究

杨哲海  
【摘要】:高光谱遥感技术的快速发展,使得获取更高光谱分辨率的地面信息成为可能,为定量遥感的实现创造了有利条件。然而,高光谱数据具有波段数目众多、各波段相关性强、运算量大的特点,这对相应的处理技术提出了很高的要求。本文主要针对高光谱遥感的一个重要应用——分类问题,展开系统的研究。通过在影像的特征空间,从影响分类精度的四个关键要素入手,即训练样本的数量、类别可分性、特征空间的维数、分类器的性能,深入研究各要素对分类的影响原理,通过模型的构建,从多个方面探讨高光谱影像分类的限制因素,并最终建立一种面向应用的高光谱影像分类流程。主要内容如下: 1.以EM算法理论为基础,构建了IEM算法模型。通过将大量未标识样本点参与参数的估值运算,重点解决训练样本点选取不足的问题。同时针对高光谱数据的特点,讲述了如何判断未标识样本中所包含的噪声,并避免未标识样本点选取过于集中所带来的不利影响。在该模型中,引入了低通滤波技术,用以改善各类别的可分性,并对这种改善的原理进行了论证。实验表明,该方法可以获得精度很高的类别分布参数估值,并有着很好的稳定性。 2.基于Tabu搜索算法具有良好全局寻优能力的特点,围绕高光谱数据的降维处理,结合高光谱数据的特点,讨论了初始解、Tabu表长、候选解数量、迭代次数等关键参数对搜索进程的影响情况。通过实验,探索诸参数对搜索结果的影响规律,用以指导对各参数进行合理的设置,最终实现Tabu搜索算法有效降低高光谱特征维数的技术方法。实验结果验证了Tabu算法应用于高光谱数据降维处理的有效性。 3.实践了应用组合分类方法进行高光谱数据的分类处理。针对不同分类器的分类结果含有互补信息的特点,在分析了不同组合规则的优缺点的基础上,提出了基于混合规则的组合策略。该混合规则既有级联组合的严密性,又具有并联组合的灵活性。由于避免了大量的运算,因而有着很好的执行效率。同时各单分类器结果是基于度量级的输出,具有很好的可扩展性。实验结果表明,基于混合规则的组合分类方法在高光谱数据分类应用中有着良好的表现。 4.建立了一种面向应用的高光谱影像分类流程。该流程继承了传统多光谱影像数据的处理思想,同时充分考虑了高光谱影像的特点,因而有着良好的可操作性和实用性能。其主要功能模块包括:(1)类别分布参数估算模块。通过IEM算法来获取高精度的类别参数估值;(2)特征空间获取模块。运用Tabu搜索算法,通过对各关键参数进行合理的设置,实现对分类最为有利的特征空间的获取;(3)组合分类器模块。按照混合组合规则的思想,对各单分类器进行组合,来获取更高精度的分类结果。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:P237

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 高恒振;高光谱遥感图像分类技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
3 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曹炳霞;HJ-1A高光谱影像在黄土丘陵区生态环境监测中的应用研究[D];长安大学;2011年
2 蒋鸣飞;基于稀有特征保持的高光谱遥感图像维数分析[D];电子科技大学;2011年
3 唐雪飞;基于案例推理的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 阳庆;基于支持向量机的高光谱图像分类方法研究[D];解放军信息工程大学;2009年
5 郭逢丽;基于云理论的高光谱遥感图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
6 杨国鹏;基于核方法的高光谱影像分类与特征提取[D];解放军信息工程大学;2007年
7 王迎;基于粗糙集理论和Markov随机场的遥感图像分类算法研究[D];电子科技大学;2009年
8 亓辰;高光谱与高空间分辨率遥感图像融合算法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
9 马莉;基于FSVM的高光谱遥感影像分类算法研究[D];河南大学;2010年
10 王文娟;基于HJ-1A卫星高光谱影像的多尺度景观格局提取方法研究[D];西北大学;2012年
【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 刘伟东;高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
2 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
3 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
4 刘正军;高维遥感数据土地覆盖特征提取与分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
5 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
6 计明军;若干随机性全局优化算法的研究[D];大连理工大学;2004年
7 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
8 路威;面向目标探测的高光谱影像特征提取与分类技术研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 马文驷;多分类器融合模式识别方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
2 白继伟;基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
3 符宁;用于VLSI布局的计算智能方法研究[D];电子科技大学;2002年
4 张雄飞;网络环境下高光谱数据库构建及其应用实践[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
5 张丽;基于多分类器动态组合的手写体数字识别[D];南京理工大学;2003年
6 贾克兵;基于改进禁忌搜索算法的两相电机设计及变频电源的研制[D];沈阳工业大学;2003年
7 黄永泉;基于禁忌搜索的系统辨识研究及辨识软件开发[D];浙江大学;2004年
8 王海瑜;基于多分类器组合的蛋白质结构预测研究[D];西北工业大学;2004年
9 韦艳艳;分布式数据挖掘的分类器组合问题及相关技术研究[D];广西大学;2004年
【共引文献】
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 任广波;基于半监督学习的遥感影像分类技术研究[D];中国海洋大学;2010年
2 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
3 邓睿;多源遥感数据和GIS支持下的台风影响研究[D];浙江大学;2010年
4 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
5 徐国端;青海祁漫塔格多金属成矿带典型矿床地质地球化学研究[D];昆明理工大学;2010年
6 陈兵;基于多平台棉花黄萎病的遥感监测研究[D];石河子大学;2010年
7 黄远程;高光谱影像混合像元分解的若干关键技术研究[D];武汉大学;2010年
8 王雷光;基于非模糊均值漂移的高空间分辨率遥感影像区域分割算法研究[D];武汉大学;2009年
9 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 王爽;快速客运网旅客列车开行方案编制理论与方法研究[D];北京交通大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢正鹏;武汉市典型城市湖泊湿地植物群落生物量研究[D];华中农业大学;2010年
2 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
3 刘涛;遥感图像分块分类技术的研究与应用[D];山东科技大学;2010年
4 冯彦平;矿山开采影响下的环境遥感监测与评价[D];山东科技大学;2010年
5 雷彤;基于高光谱的苹果花期果期光谱特征分析及其果量估测[D];山东农业大学;2010年
6 宋晓玥;基于TDPCA与SPIHT的高光谱压缩和降维算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 邓禄群;高光谱图像类别信息相关技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 胡春梅;基于数据源优化的高光谱图像异常检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 秦园;基于SPOT5的土地信息提取技术研究[D];大连理工大学;2010年
10 梅丽;人类启动子识别算法研究[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
3 邓冰;遥感影像信息度量方法研究[D];武汉大学;2009年
4 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
5 刘伟东;高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
6 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
7 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
8 刘正军;高维遥感数据土地覆盖特征提取与分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
9 张莉;支撑矢量机与核方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
10 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 白继伟;基于高光谱数据库的光谱匹配技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
2 祝善友;高光谱遥感信息提取及其分类研究[D];山东科技大学;2003年
3 韦艳艳;分布式数据挖掘的分类器组合问题及相关技术研究[D];广西大学;2004年
4 杨金红;高光谱遥感数据最佳波段选择方法研究[D];南京信息工程大学;2005年
5 张倩;基于决策树方法的航空高光谱遥感土地覆盖分类研究[D];山东科技大学;2005年
6 别怀江;基于模糊集的遥感图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
7 刘明亮;云理论对粗糙集方法的改进[D];武汉大学;2004年
8 李三平;遥感信息不确定性建模及其可视化表达研究[D];山西大学;2006年
9 张丽;基于投影寻踪的高光谱影像特征提取与自动识别技术研究[D];长安大学;2006年
10 谈晓晔;基于高光谱图像的特征提取/选择及其应用的研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘小芳;基于核理论的遥感图像分类方法研究[D];电子科技大学;2011年
3 曾涛;汶川地震重灾区多源影像处理及震害信息提取方法研究[D];成都理工大学;2010年
4 徐丽华;土壤养分预测方法的比较研究[D];西南大学;2012年
5 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
6 林娜;高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D];成都理工大学;2011年
7 李成林;城市大气污染的定量遥感监测方法研究[D];兰州大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 雷彤;基于高光谱的苹果花期果期光谱特征分析及其果量估测[D];山东农业大学;2010年
2 邓禄群;高光谱图像类别信息相关技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 胡春梅;基于数据源优化的高光谱图像异常检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 张洋洋;基于HJ1-A影像的高光谱混合像元分解技术及应用的研究[D];山东师范大学;2011年
5 王维;土壤全氮及重金属铜含量的高光谱反演研究[D];南京信息工程大学;2011年
6 曹炳霞;HJ-1A高光谱影像在黄土丘陵区生态环境监测中的应用研究[D];长安大学;2011年
7 何明祯;高山血吸虫病流行区钉螺空间分布及灭螺方法研究[D];复旦大学;2011年
8 张凯;基于子空间分析的高光谱图像目标检测技术研究[D];杭州电子科技大学;2010年
9 唐雪飞;基于案例推理的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 张磊;基于RS的黄河三角洲石油开采区土壤石油污染检测研究[D];中国石油大学;2011年
【二级参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 刘强;地表组分温度反演方法及遥感像元的尺度结构[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
2 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
3 张兵;时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
4 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 蔡国强;实数型遗传算传的研究及其应用[D];福州大学;2003年
2 黄文艳;支持向量机与指纹分类算法研究[D];河北工业大学;2003年
3 刘卓;高维数据分析中的降维方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
4 张丽;基于多分类器动态组合的手写体数字识别[D];南京理工大学;2003年
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2 成都 cyf 编译;采用摩托罗拉公司大功率场效应管的高保真开关音频功率放大器设计(1)[N];电子报;2006年
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6 季亚新;高光谱图像异常检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
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8 刘燕;双吊点变截面水平臂塔机最佳起重特性曲线的研究及应用[D];重庆大学;2004年
9 田野;高光谱遥感图像降维方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
10 窦智宙;利用支持向量机对癌细胞识别的研究[D];内蒙古师范大学;2008年
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