结合空间—光谱信息的快速自训练高光谱遥感影像分类

作     者：金垚 董燕妮 杜博 JIN Yao;DONG Yanni;DU Bo

作者机构：中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074 湖北珞珈实验室武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079 武汉大学计算机学院武汉430072 

出 版 物：《遥感学报》 (NATIONAL REMOTE SENSING BULLETIN)

年 卷 期：2024年第28卷第1期

页      面：219-230页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0708[理学-地球物理学] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(编号:62222116,62171417,41871243,62141112) 湖北珞珈实验室开放基金(编号:220100058) 

主　　题：高光谱遥感 半监督分类 小样本问题 空间—光谱信息 自训练方法 

摘      要：自训练方法被广泛应用于高光谱影像分类任务中以解决标记样本获取困难的问题。传统的自训练方法不仅忽略了高光谱影像所能提供的空间信息,导致最终分类精度受到影响;同时在每次迭代过程中都需要完成一次对未标记数据的分类任务,导致需要大量的时间成本。因此,针对上述问题,本文提出了一种基于空间—光谱信息的快速自训练方法用于高光谱影像分类。与传统的自训练方法不同,该方法在迭代过程中使用空间—光谱信息对未标记数据进行筛选完成标记样本的扩充,而不是使用分类器对未标记样本进行分类。首先针对初始标记样本使用空间邻域块选择空间近邻点,然后使用自适应阈值对空间近邻点进行二次筛选得到空谱近邻点赋予标记,最后根据扩充后的标记样本对分类器进行训练完成分类任务。结果表明,在Washington DC Mall Subimage高光谱数据集中每类分别选择2个和10个训练样本时,整体分类精度分别达到了93.17%和95.43%;而在Indian Pines数据集中整体分类精度分别达到了59.75%和86.13%。我们提出的结合空间—光谱信息的快速自训练方法和对比方法相比,我们的方法有明显的提升。