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基于最大投票融合的高光谱影像半监督分类 被引量:2
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作者 刘丽丽 周绍光 +1 位作者 丁倩 赵婵娟 《地理空间信息》 2020年第5期20-25,I0005,共7页
高光谱影像中的标记样本往往有限,即使利用大量的训练样本,分类结果也会出现大量斑点状的误分点。利用JSEG分割的方法生成了同质区,以获取大量未标记样本的标签,并在光谱特征的基础上进行了多特征提取,提高了类别辨识度;利用最大投票原... 高光谱影像中的标记样本往往有限,即使利用大量的训练样本,分类结果也会出现大量斑点状的误分点。利用JSEG分割的方法生成了同质区,以获取大量未标记样本的标签,并在光谱特征的基础上进行了多特征提取,提高了类别辨识度;利用最大投票原则,对分类图和分割图进行融合,将分割斑块内的类别众数作为该斑块的类别。实验证明,最大投票融合的方法减少了斑块状的误分点,大大提高了分类精度。 展开更多
关键词 JSEG分割 同质区 最大投票融合 半监督分类
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