融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法

摘要：

针对影像分类结果的类间差异性与准确性难以平衡的问题,提出一种融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法.该方法首先利用最小噪声分离提取影像的光谱特征,考虑到高分辨率影像局部细节信息清晰,利用LBP算子提取影像的局部纹理信息,采用泛化性能好的核极限学习机训练多个弱分类器;然后,通过引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成多核极限学习机问题转化为变量选择问题;最后,利用基于互信息的最大相关最小冗余准则,对生成的多核极限学习机进行选择,从而实现影像分类结果差异性与准确性的平衡.文章采用高分二号数据实验,总体分类精度和K appa系数分别为92.03％、0.9.分析结果表明,该方法能够利用多种特征的分类优势,进而有效改善了高分二号影像的分类结果.

关键词：融合多特征、互信息、选择性集成、极限学习机、影像分类

所属期刊栏目：36

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：广西自然科学基金项目;广西高校中青年教师基础能力提升项目

在线出版日期：2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-60