研究目的
通过提出一种利用光谱与空间信息间差异性的样本选择方法来扩展训练集，从而应对高光谱数据分类中训练样本有限的挑战。
研究成果
所提出的样本选择方法通过利用支持向量机（SVM）与马尔可夫随机场（MRF）分类器之间的差异性以及空间邻域投票机制，充分挖掘光谱与空间信息间的多样性，能够可靠地扩展训练集、改进类别模型并提升高光谱数据分类的准确性。
基于空间-光谱不一致性的样本选择方法及其在高光谱数据分类中的应用
DOI：10.1109/LGRS.2018.2868862
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2019
更新时间：2026-01-09 18:44:58
摘要：
高光谱数据分类面临的一个主要挑战是可用训练样本数量有限。空间-光谱方法通过利用数据的两个不同视角（空间和光谱），并假设局部像素相似性和标签连续性来解决这一问题。基于这一思路，我们提出了一种样本选择方法，该方法利用光谱与空间信息之间的差异性来扩展训练点集。新种子点（称为"边界候选点"）源自支持向量机与马尔可夫随机场分类器之间的判断分歧，并通过空间邻域投票验证以降低标签噪声。我们展示了如何利用学习器间的差异性（而非一致性）来提升分类效果。该方法经多种分类算法测试后，能有效可靠地扩展训练集，使其能建立更优的类别模型并提高分类准确率。
作者：
Michal Cholewa，Przemyslaw Glomb，Michal Romaszewski
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