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基于同质区和迁移学习的高光谱图像半监督分类

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【作者】 赵婵娟周绍光丁倩刘丽丽

【Author】 ZHAO Chanjuan;ZHOU Shaoguang;DING Qian;LIU Lili;School of Department of Earth Sciences and Engineering, Hohai University;

【通讯作者】 周绍光;

【机构】 河海大学地球科学与工程学院

【摘要】 针对高光谱遥感图像分类中标记样本难获取的问题,提出了一种基于同质区和迁移学习的新型半监督分类方法。首先对高光谱图像进行分割得到高纯度的同质分割斑块,获取大量扩展训练样本。并在此基础上引入迁移学习,将扩展训练样本作为源域,剩余未标记样本作为目标域,实现多次迁移,从而减少同一幅图像上各地物的分布差异,并保留其各自的内部属性。实验结果表明,该方法是一种有效的高光谱图像半监督分类方法。

【基金】 国家自然科学基金项目(41271420/D010702)资助
【所属期刊栏目】 理论研究 (2019年05期)
  • 【分类号】TP751;TP181
  • 【下载频次】30
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