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基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法
關(guān)鍵詞：極化sar圖像 地物分類 半監(jiān)督 最小生成樹
摘要：該文針對極化SAR圖像分類中只有少量標記樣本的問題,提出了一種基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法。該方法針對極化SAR圖像以像素為分類對象的特點,結(jié)合自訓(xùn)練方法的思想,利用極化SAR圖像像素點的空間信息,提出了基于鄰域最小生成樹輔助學(xué)習(xí)的樣本選擇策略,增加自訓(xùn)練過程中被選擇無標記樣本的可靠性,擴充標記樣本數(shù)量,訓(xùn)練更好的分類器。最終用訓(xùn)練好的分類器對極化SAR圖像進行測試。對3組真實的極化SAR圖像進行測試,實驗結(jié)果表明,該方法在只有少量標記樣本的情況下能獲得滿意的分類結(jié)果,且分類正確率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的分類算法。
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