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摘要:
针对小样本情况下高光谱类别相似导致图像类间分类精度低的问题,提出了一种基于Fisher准则和TrAda-boost的高光谱相似样本分类算法(H_TrAdaboost).首先,结合光谱角法与光谱信息散度对样本进行相似度测量,确定辅助训练样本集,扩大总训练样本数量;其次,利用改进的Fisher准则进行样本可分性研究,从而在总训练样本中选出分类性较强的波段子集;最后,在算法迭代过程中利用TrAdaboost算法动态调整正负样本的权重,完成小样本情况下高光谱相似样本类间分类.结果表明,提出的H_TrAdaboost算法相较于对比算法有较高的分类精度,证明了所提算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于Fisher准则和TrAdaboost的高光谱相似样本分类算法
来源期刊 国土资源遥感 学科 工学
关键词 高光谱图像分类 光谱角 光谱信息散度 Fisher准则
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 41-48
页数 8页 分类号 TP751
字数 6943字 语种 中文
DOI 10.6046/gtzyyg.2018.04.07
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘万军 辽宁工程技术大学软件学院 181 1681 19.0 33.0
2 曲海成 辽宁工程技术大学软件学院 52 387 11.0 18.0
3 李天慧 辽宁工程技术大学软件学院 2 1 1.0 1.0
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光谱角
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国土资源遥感
季刊
1001-070X
11-2514/P
大16开
北京学院路31号航空物探遥感中心
1988
chi
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2
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