联合空谱信息的高光谱影像半监督ELM分类

• 作者: 付琼莹 余旭初 张鹏强 魏祥坡
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱影像 极限学习机 半监督学习 核方法 影像分类
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 89-93,121
• 页数: 6页
• 分类号: TP701
• 字数: 5335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.170717

摘要

针对高光谱影像处理应用中,标记样本往往数量较小且质量不均而未标记样本大量存在的问题, 结合半监督学习方法,提出一种面向高光谱影像分类的半监督极限学习机分类算法.首先根据图理论,联合高光谱影像空间光谱信息,对标记和未标记样本共同构建无向加权图;然后,考虑平滑性约束和结构最小化原则,构造分类目标函数;最后,利用核方法求解最优参数,进而实现高光谱影像的半监督分类.采用该方法进行分类对比实验,结果表明:该方法能够有效利用未标记样本信息,提高小样本下的高光谱影像分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付琼莹	中国人民解放军信息工程大学地理空间信息学院	1	3	1.0	1.0
2	余旭初	中国人民解放军信息工程大学地理空间信息学院	1	3	1.0	1.0
3	张鹏强	中国人民解放军信息工程大学地理空间信息学院	1	3	1.0	1.0
4	魏祥坡	中国人民解放军信息工程大学地理空间信息学院	1	3	1.0	1.0