基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类

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基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类

熊彪, 江万寿, 李乐林

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2011 > 36(1): 108-112

熊彪, 江万寿, 李乐林. 基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 108-112.

引用本文:

熊彪, 江万寿, 李乐林. 基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 108-112.

XIONG Biao, JIANG Wanshou, LI Lelin. Gauss Mixture Model Based Semi-Supervised Classification for Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 108-112.

Citation:

XIONG Biao, JIANG Wanshou, LI Lelin. Gauss Mixture Model Based Semi-Supervised Classification for Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 108-112.

基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2007AA120203)，遥感科学国家重点实验室开放研究基金资助项目

作者简介:
熊彪,博士生。主要研究方向为遥感图像处理、智能信息提取。

中图分类号: P237.4

Gauss Mixture Model Based Semi-Supervised Classification for Remote Sensing Image

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家863计划资助项目(2007AA120203)，遥感科学国家重点实验室开放研究基金资助项目

摘要: 提出了对每一类地物的光谱特征用一个高斯混合模型(Gauss mixture model,GMM)描述的新思路,并应用在半监督分类(semi-supervised classification)中。实验证明,本方法只需少量的标定数据即可达到其他监督分类方法(如支持向量机分类、面向对象分类)的精度,具有较好的应用价值。
- 遥感影像分类 /
- 半监督分类 /
- 高斯混合模型
Abstract: Semi-Supervised Classification,which utilizes few labeled data assigned with unlabeled data to determine classification borders,has great advantages in extracting classification information from mass data.We find Gauss mixture can well fit the remote sensing image's spectral feature space,proposed a novel thought in which each class's feature space is described by one Gauss Mixture Model,and then use the thought in Semi-Supervised Classification.A large number of experiences shows that by using a small amount of label samples,the method proposed in this paper can achieve as good classification accuracy as other supervised classification methods(such as Support Vector Machine Classification,Object Oriented Classification),which need large amount of label samples,and so has a strong application value.
- classification of RS image /
- semi-supervised classification /
- Gauss mixture model

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基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2007AA120203)，遥感科学国家重点实验室开放研究基金资助项目

作者简介:
熊彪,博士生。主要研究方向为遥感图像处理、智能信息提取。

收稿日期: 2010-10-18
刊出日期: 2011-01-05

中图分类号: P237.4

关键词:

遥感影像分类 /

半监督分类 /

高斯混合模型

摘要: 提出了对每一类地物的光谱特征用一个高斯混合模型(Gauss mixture model,GMM)描述的新思路,并应用在半监督分类(semi-supervised classification)中。实验证明,本方法只需少量的标定数据即可达到其他监督分类方法(如支持向量机分类、面向对象分类)的精度,具有较好的应用价值。

English Abstract

熊彪, 江万寿, 李乐林. 基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 108-112.

引用本文:

熊彪, 江万寿, 李乐林. 基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 108-112.

XIONG Biao, JIANG Wanshou, LI Lelin. Gauss Mixture Model Based Semi-Supervised Classification for Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 108-112.

Citation:

XIONG Biao, JIANG Wanshou, LI Lelin. Gauss Mixture Model Based Semi-Supervised Classification for Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 108-112.

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