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题名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
丁倩
赵婵娟
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机构
河海大学地球科学与工程学院
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出处
《地理空间信息》
2020年第5期20-25,I0005,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41271420/D010702)。
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文摘
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。
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关键词
JSEG分割
同质区
最大投票融合
半监督分类
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Keywords
JSEG segmentation
homogeneous region
maximum voting fusion
semi-supervised classification
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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