高分五号（GF-5）搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时，遥感图像分类异常困难。此时，可以采用域适应方法，借助已标记的历史数据（源域）实现对未标记数据（目标域）的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先，利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵；然后，运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵；接着，运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换，使得其与目标域对齐；最后，在变换后的源域数据上建立分类器，实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明，本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地，在黄河口GF-5数据上，本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%，支持向量机分类准确率提升了2.3%。
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高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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