基于深度置信網(wǎng)集成的高光譜數(shù)據(jù)分類方法研究.pdf

1、高光譜成像技術(shù)作為遙感領(lǐng)域的前沿科技，極大地擴(kuò)展了人們獲取地表信息的能力。在高光譜數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的眾多研究熱點(diǎn)中，對地物的分類技術(shù)得到了人們的廣泛關(guān)注。然而高光譜數(shù)據(jù)的圖譜合一以及高維度等數(shù)據(jù)特點(diǎn)也為分類帶來了諸多問題，本文將深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用到高光譜數(shù)據(jù)分類中，有效地解決了由于數(shù)據(jù)自身特點(diǎn)和樣本數(shù)目有限而引起的問題。本文從高光譜數(shù)據(jù)在光譜和空間變化下的特性出發(fā)，使用深度置信網(wǎng)對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分類；分析集成學(xué)習(xí)方法

2、對數(shù)據(jù)分類的提升效果。從而借助深度置信網(wǎng)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力并結(jié)合集成學(xué)習(xí)的思想來設(shè)計高光譜數(shù)據(jù)的分類算法，進(jìn)一步地提高了高光譜數(shù)據(jù)對地物的分類效果。具體的研究內(nèi)容如下：
　　首先，從高光譜遙感的成像原理和特點(diǎn)出發(fā)，分析高光譜數(shù)據(jù)在光譜和空間變化下的特征。通過定性和定量的度量方法，說明了高光譜數(shù)據(jù)在光譜和空間角度上存在著數(shù)據(jù)的差異性。從而得出了高光譜數(shù)據(jù)存在著變化特征以及不變特征的提取對于高光譜數(shù)據(jù)分類具有重要作用的結(jié)論。
　　其

3、次，對深度學(xué)習(xí)的理論研究，包括限制玻爾茲曼機(jī)、深度置信網(wǎng)及相關(guān)的深層分類結(jié)構(gòu)的分析和研究。具體為對限制玻爾茲曼機(jī)模型的結(jié)構(gòu)原理、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的分析；研究深度置信網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、分類結(jié)構(gòu)的建立和相關(guān)的訓(xùn)練法則。該部分內(nèi)容作為后續(xù)的研究提供了理論基礎(chǔ)。
　　然后，將深度置信網(wǎng)應(yīng)用到高光譜數(shù)據(jù)分類中。先使用限制玻爾茲曼機(jī)對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)理論對于高光譜數(shù)據(jù)的適用性以及對于高光譜數(shù)據(jù)不變特征的提取。在此基礎(chǔ)上，本文首次將深

4、度置信網(wǎng)應(yīng)用到高光譜數(shù)據(jù)分類中，針對高光譜數(shù)據(jù)高維度及圖譜合一的特點(diǎn)，分別從光譜、空間及光譜-空間三個信息角度使用深度置信網(wǎng)實(shí)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)分類。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法優(yōu)于經(jīng)典的分類器——支持向量機(jī)，是一種有效的高光譜數(shù)據(jù)分類方法。
　　最后，基于深度置信網(wǎng)集成的高光譜數(shù)據(jù)分類方法。針對高光譜數(shù)據(jù)存在的小樣本限制數(shù)據(jù)分類精度的問題，本文提出了基于深度置信網(wǎng)集成的高光譜數(shù)據(jù)分類方法。該方法將具有良好分類性能的深度置信網(wǎng)和集成學(xué)習(xí)理論結(jié)合，建立