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基于半监督学习的遥感影像分类技术研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Study of Semi-supervised Classification Technology in Remote Sensing Image Processing
【作者】 任广波;
【导师】 郑荣儿; 张杰;
【学位授予单位】 中国海洋大学;
【学科专业名称】 海洋信息探测与处理
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国海洋大学
【网络出版投稿时间】 2011-02-12
【基金】 国家自然科学;
【关键词】 半监督学习; 遥感影像分类; 自动分类; 样本拓展;
【英文关键词】 semi-supervised learning; remote sensed image classification; automatic classifiacaiton; sample expanding;
【中文摘要】 基于统计模式识别的分类是遥感影像应用中最主要的信息提取方法。由于遥感影像信息统计分布的高度复杂性和随机性、人为选择样本时对待分类影像认知的有限性以及选择时的盲目性等因素,常导致得到的样本数量少且代表性不好,从而无法保证取得理想的分类效果。但目前传统的遥感影像分类方法研究和应用中都忽视了该问题,常以“样本选择无任何问题”为出发点评价方法的适用性和参数设置,这不利于遥感影像信息提取技术研究和应用的深入发展。 本文的工作主要针对遥感影像分类中人为选择样本少且代表性不好的问题,研究如何充分挖掘分类器和待分类影像的潜力,使影像分类结果最大限度的得到改善。论文主要包括以下两个部分:第一,在深入分析遥感影像分类时经常出现的人为选取样本代表性不好问题的基础上,针对遥感影像数据特点和分类特点,引入半监督学习分类方法,开展了基于半监督学习的遥感影像分类技术研究;第二,面向遥感应用中全自动分类和对无法获取有效样本区域的分类问题,基于发展的适用于遥感影像的半监督学习分类技术,分别提出了有效的解决方法。具体内容如下: (1)发展了基于半监督学习的遥感影像分类方法 在分析遥感影像数据特点的基础上,基于半监督学习方...
【英文摘要】 The classification method based on statistical pattern recognition is one of the most important methods in remote sensing image information extraction field. Because of the high degree of complexity and randomness on the statistical distribution which remote sensing information holds, as well as the operator's limited knowledge of the images and the blind choice of training samples, the number of samples which we obtained usually uninsufficient and had poor representativeness. We cannot image that a good cl...
【更新日期】 2011-05-03

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