薛志祥
- 作品数：10 被引量：28H指数：3
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金国家自然科学基金河南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信更多>>
- 高光谱地物要素识别潜力分析与前景展望
- 2023年
- 近年来,人工智能方法在高光谱遥感领域得到了广泛应用,特别是基于深度学习的影像分析和信息提取技术已成为持久的热点,有力地推动了地物光谱探测的精细化和智能化水平。本文在分析地物要素光谱探测潜力与需求的基础上,系统地介绍和总结了高光谱影像分析方面的进展,针对高光谱地物探测的智能化问题,重点讨论了近年来深度学习的新思路。首先,结合地形要素分类体系和高光谱探测能力,将高光谱地物要素划分为植被、土质、水域和人工建筑物4大类及若干子类,并分析4种地物要素的光谱响应特性和高光谱地物探测的优势。然后,在影像分析方面,重点梳理了波段选择、特征提取、模式分类和分类后处理等影像分析技术的研究进展,给出研究方向和热点;在智能化处理部分,按照监督学习、半监督学习及自监督学习的思路,系统总结了当前应用于高光谱地物探测的深层神经网络模型,同时分析了迁移学习、元学习等机器学习策略的研究情况。最后,结合上述分析,对高光谱影像地物探测的发展趋势加以展望,以期拓展下一步的研究思路。
- 余旭初刘冰薛志祥
- 关键词：半监督学习元学习
- 高光谱影像概率分类向量机分类方法研究被引量：1
- 2016年
- 从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。
- 薛志祥余旭初张鹏强谭熊魏祥坡
- 关键词：高光谱影像贝叶斯模型相关向量机
- 局部超图拉普拉斯约束的高光谱影像低秩表示去噪方法被引量：6
- 2017年
- 针对传统高光谱影像低秩表示去噪方法无法保持影像多元几何结构信息的问题,提出一种基于局部超图拉普拉斯约束的高光谱影像低秩表示去噪方法。在低秩表示模型中增加超图拉普拉斯正则项,保持数据间多元几何流形结构;并对低秩模型系数矩阵增加稀疏和非负约束条件,进一步提高模型对影像局部信息的保持能力,使得模型不仅能够恢复具有低秩性质的影像信号分量,而且可以很好地保持影像的多元几何流形结构。在AVIRIS影像和ProSpecTIR-VS影像上的对比实验表明,所提方法更好地保持了影像的空间和光谱信息,有效地改善了高光谱影像去噪效果。
- 薛志祥余旭初谭熊付琼莹
- 关键词：图像处理高光谱影像
- 融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取被引量：2
- 2018年
- 针对当前基于张量结构的特征提取方法不能充分利用高光谱影像多种光谱-空间特征的问题,提出一种融合光谱-空间多特征的高光谱影像张量特征提取方法。利用3D Gabor滤波器提取不同频率和方向的纹理特征,采用形态学属性滤波器提取不同属性和尺度的形状特征,将高光谱影像光谱特征、纹理特征和形状特征结合为张量结构特征。在此基础上,利用局部张量判别分析方法增大同类特征张量之间的相似性以及异类张量间的差异性,得到融合多种空谱特征和判别信息的低维特征张量。使用Pavia University和Salinas影像数据集进行对比实验,结果表明,该方法能够有效保留影像空谱信息和类别间的判别信息,不仅可以提高分类精度,而且能够得到空间连续性更好的分类图。
- 薛志祥余旭初余旭初谭熊
- 关键词：高光谱影像特征提取
- 光谱角余弦与相关系数测度组合的光谱匹配分类方法与实验被引量：9
- 2016年
- 光谱相似性测度是高光谱影像光谱匹配分类的准则,但单一的光谱相似性测度不能综合考虑光谱曲线的形状、辐射等多种特征,因此将其用于高光谱影像光谱匹配分类时精度较低,研究发现两种或多种相似性测度的组合能够有效提高光谱匹配分类的精度。在光谱角余弦测度和相关系数测度的基础上,采用算术平均的组合方式,得到光谱角余弦-相关系数测度,将其用于光谱匹配分类,实现光谱角余弦与相关系数测度组合的光谱匹配分类方法。提出了基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配分类流程,通过ROSIS和OMIS两组高光谱影像分类实验表明,相比于光谱角余弦测度和相关系数测度,将光谱角余弦-相关系数测度用于光谱匹配分类能够得到较高的总体分类精度,对单一地物的分类精度也有一定程度的改善。
- 魏祥坡余旭初付琼莹刘冰薛志祥
- 关键词：高光谱影像
- 基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取被引量：3
- 2017年
- 针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法。首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解。利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体分类精度分别达到97.42%和97.64%。
- 周亚文董广军董广军薛志祥王惠英
- 关键词：高光谱影像线性判别分析特征提取
- 面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法
- 2024年
- 近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。
- 薛志祥余旭初刘景正杨国鹏刘冰刘冰余岸竹金上鸿
- 关键词：遥感土地覆盖分类
- 基于核半监督判别分析的高光谱影像特征提取被引量：7
- 2016年
- 针对高光谱影像特征提取中地物类别训练样本获取代价较高的情况,在线性判别分析的基础上,结合核方法和半监督学习理论,提出了一种基于核半监督判别分析(KSDA)的高光谱影像特征提取方法。该方法同时利用少量已知类别和大量未知类别样本数据进行模型的学习和训练。通过OMIS高光谱影像数据实验表明:在少量已知类别训练样本的条件下,经KSDA特征提取的样本数据在特征空间中能更好地聚集成团,且类别之间的距离较大,增加了类别之间的可分性,得到了较高的分类精度;同时,提取的特征影像能够较好地区分各种地物类别。
- 张鹏强谭熊余旭初魏祥坡薛志祥
- 关键词：高光谱影像半监督学习线性判别分析特征提取
- 基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配分类
- 单一的光谱相似性测度不能综合考虑光谱曲线的多种特征，因此将其用于高光谱影像光谱匹配分类时精度较低，研究发现两种或多种相似性测度的组合能够有效提高光谱匹配分类的精度。在光谱角余弦测度和相关系数测度的基础上，采用算术平均的组...
- 魏祥坡余旭初付琼莹刘冰薛志祥
- 关键词：高光谱影像
- 基于低秩表示和张量空间的高光谱影像分析技术研究
- 高光谱影像处理与分析是高光谱遥感的核心技术,高光谱影像数据的高维小样本、非线性数据结构等特点以及混合像元的广泛存在、空间信息利用不足等问题,严重制约着高光谱影像处理和分析的发展与应用。为了提高高光谱影像的处理精度和效率,...
- 薛志祥
- 关键词：高光谱影像
- 文献传递
