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高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一。然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难。基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的。实验结果编码,在有限标记样本的情况下,所提出方法能够获得良好的分类结果。
基于松弛策略和多分类器的半监督高光谱图像分类
【摘 要】
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高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一。然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难。基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的。实验结果编码,在有限标记样本的情况下,所提出方法能够获得良好的分类结果。
【机 构】
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辽宁师范大学地理科学学院
【出 处】
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国土与自然资源研究
【发表日期】
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2021年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41771178),辽宁省教育厅科学研究项目(LJ2019013)
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