基于协同训练与集成学习的极化SAR图像半监督分类

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0380

遥感技术与应用

数据与图像处理

基于协同训练与集成学习的极化SAR图像半监督分类

袁春琦¹,徐佳^1,2,程圆娥¹,陈媛媛¹,许康^2

(1.河海大学地球科学与工程学院,江苏南京211100;
2.江苏省测绘工程院,江苏南京210013)

全文: PDF

摘要：

针对全极化SAR图像在监督分类中存在的人工标注样本费时费力以及多种极化特征未能综合利用等问题，提出一种基于协同训练与集成学习的极化SAR图像半监督分类方法。该方法以支持向量机作为半监督学习的基分类器，通过协同学习机制将多种极化目标分解下的特征有效结合，实现同时利用无标注和有标注样本，最后通过集成学习进一步提高分类模型的泛化能力。在AIRSAR和EMISAR影像上的实验表明，该方法能充分利用不同特征的特点，在较少人工标注的样本下也能获得较高的分类精度。



关键词： 极化合成孔径雷达; 目标分解; 图像分类; 半监督学习; 协同训练; 集成学习

出版日期: 2017-07-20

P237

基金资助: 国家自然科学基金项目(41301449)，江苏省测绘地理信息科研项目(JSCHKY201501)，地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(201324).

作者简介: 袁春琦(1993-)，男，江西宜春人，硕士研究生，主要从事极化SAR图像处理及应用等方面的研究.Email:215770381@qq.com.

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袁春琦,徐佳,程圆娥,陈媛媛,许康. 基于协同训练与集成学习的极化SAR图像半监督分类[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0380.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I2/380

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