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综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类被引量：7: 2017年; 常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法(最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析)下,使用不同聚类方法(k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法)借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱"椒盐"现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。; 鲍蕊薛朝辉张像源苏红军杜培军; 关键词：聚类支持向量机高光谱影像

顾及物候特征的喀斯特断陷盆地土地覆盖遥感分类被引量：8: 2015年; 在喀斯特分布区,基岩、植被、裸地等多种地表覆盖交错分布,地物覆盖高度异质,并且呈现出短周期规律性变化和长期动态趋势变化,单一时相的影像进行土地覆盖分类精度非常有限。针对这一问题,本文提出一种顾及物候特征的多时相遥感影像分类策略,利用具有高时间分辨率的MODIS NDVI时间序列产品作为数据源,选择BFAST(Breaks For Additive Seasonal and Trend)方法进行NDVI时间序列的物候分解,采用动态阈值法对时序分解的物候轨迹进行标记,最后将物候标记特征与原始光谱时序综合特征进行组合,选择支持向量机(SVM)分类器进行土地利用覆盖分类,并且对比了不同特征空间下的分类结果。以云南省壮族苗族自治州丘北县和砚山县为研究区进行分类实验,结果表明,BFAST模型可以有效地分解出NDVI时序中的关键物候特征,相比基于单纯光谱特征的分类,物候驱动的喀斯特断陷盆地区土地覆盖分类精度有明显的提升,在NDVI、光谱和物候组合特征空间下,土地覆盖分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别为88.94%和0.8693,尤其在灌木林、有林地、石旮旯地与稀疏植被的区分中,SOS、POS和GSG等物候特征具有较强的可分性,表明物候特征在地物识别中的有效性。; 谢相建薛朝辉王冬辰刘伟刘伟; 关键词：NDVI 物候土地覆盖分类

高光谱遥感影像分类研究进展被引量：234: 2016年; 随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。; 杜培军夏俊士薛朝辉谭琨苏红军鲍蕊; 关键词：高光谱遥感支持向量机多分类器集成

利用数学形态学检测图像特征边缘的新算法: 针对数学形态学的膨胀与腐蚀操作在图像处理中可实现图像特征边缘信息有效提取的特点,结合形态学开闭基本运算与图像边缘特征信息检测的传统梯度算子,基于通过删减灰度图像四周像素行和列的方式,本文提出了两种形态学梯度新算法,较好地...; 杨可明崔言辉薛朝辉岳贵杰李英红; 关键词：图像处理数学形态学; 文献传递

基于形态学属性剖面的高光谱影像集成分类被引量：9: 2016年; 传统高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是表征影像空间结构的有效方法,同时集成学习可显著提升分类算法的泛化能力。为了在高光谱影像分类中充分利用影像的空间信息并提高分类的稳定性,提出一种基于形态学属性剖面高光谱遥感影像集成学习分类方法。首先,用主成分分析和最小噪声变换进行特征提取,并借助形态学属性剖面获取影像的多重空间特征;然后用极限学习和支持向量机的方法进行分类;最后将多个分类结果以多数投票的方式集成。区别于已有集成学习方法,综合考虑了不同特征提取和不同分类方法的联合集成,并将形态学属性剖面引入其中以充分利用影像的空间信息。采用AVIRIS和ROSIS两组高光谱数据检验该方法的分类性能,实验结果表明该方法可获得高精度和高稳定性的分类结果,总体精度分别达到83.41%和95.14%。; 鲍蕊夏俊士薛朝辉杜培军车美琴; 关键词：支持向量机

高光谱影像小目标谐波分析探测模型被引量：13: 2013年; 针对高光谱影像小目标探测问题,结合白化处理(WP)与约束能量最小化(CEM)算法,提出一种基于谐波分析(HA)的小目标探测新模型,即HA-WP-CEM模型。该模型首先对原始影像进行3次谐波分析,提取出最适合小目标探测的高光谱影像谐波分析余项、振幅和相位等7个能量谱特征成分。其次通过对谐波分析特征成分的白化处理,实现各特征成分的背景抑制,突出低概率的小目标信息。在采集白化数据的探测目标参考像元光谱之后,将参考光谱矢量和白化数据协方差矩阵输入CEM算子,得到小目标的探测结果。最后利用高分辨率影像进行定性评价,并选取3个重点区域,通过计算模型探测结果的信噪比、探测率、漏检率和虚警率进行定量评价。研究结果表明,HA-WP-CEM探测模型在运行简易性、可靠性、实用性和准确性等方面均明显优于直接采用CEM、WP-CEM等方法。同时该模型在数据变换、抑制背景、降噪等方面也达到了很好的效果。; 杨可明薛朝辉贾涛涛张涛王立博; 关键词：高光谱遥感谐波分析

高光谱遥感影像稀疏图嵌入分类研究: 高光谱遥感是当今地球科学与遥感领域最重要的研究方向之一。高光谱遥感可同时获得地表空间影像和精细光谱信息，这种图谱合一的特性使得高光谱遥感具有不同于其它遥感技术的优势，同时也对高光谱遥感影像处理带来诸多挑战。高光谱遥感影像...; 薛朝辉; 关键词：高光谱遥感影像特征提取半监督学习; 文献传递

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薛朝辉

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