CN101976361A - 一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法 - Google Patents

一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法 Download PDF

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Abstract

一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法，属于遥感影像的支持向量机分类方法。该方法首先对原始数据进行主成分变换，取前四主成分代表光谱信息，对第一主成分进行小波纹理特征提取，对光谱特征和空间特征采用两个独立的径向基核函数进行组合，最后利用多核支持向量机方法进行分类。通过多个核函数对小波纹理特征和光谱特征进行组合，既充分利用了主成分分析提取的光谱特征，又融入了小波纹理特征，优化了支持向量机分类器，克服了传统方法单独使用光谱特征进行分类的局限性，因此分类精度得到有效提高。优点：本方法主要优点是利用多个核函数组合了光谱信息和空间信息，能够提高分类的精度。

Description

一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法
技术领域
本发明涉及一种遥感影像的支持向量机分类方法，特别是一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法。
背景技术
支持向量机算法(support vector machine, SVM)在高光谱数据分类时候比起传统的分类方法具有更好的性能，基于支持向量机算法设计的遥感影像分类器在实际应用中取得了良好的效果。但是在分类过程中，分类器仅用光谱数据进行学习往往不能达到很好的分类效果，用支持向量机分类算法进行遥感影像分类的通常过程是：通过遥感影像中已知类别的训练样本对支持向量机分类器进行训练，建立分类的判别函数，然后应用该判别函数对遥感影像中各个待分类像元根据其输入特征进行处理，确定该像元所属的类别。一般的分类器仅仅只能应用光谱特征或者空间信息进行分类，基本不能或者难以综合两种特征进行分类。比如沈照庆提出一种基于NPA的加权“1 V m”SVM高光谱影像分类算法，并且成功应用于高光谱遥感分类。但是也是仅仅考虑到光谱信息分类。因此，在支持向量机中综合光谱特征和空间信息进行遥感影像分类，具有重要的应用前景。针对核函数中支持向量机分类器中的重要作用，本发明提出采用多核支持向量机来综合光谱和结构特征，以提高遥感影像分类的精度。
发明内容
本发明的目的是要提供一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法，能够将遥感影像中原始光谱特征和提取的纹理特征综合后作为支持向量机分类算法多个核函数的输入特征，通过多核支持向量机算法实现对多种特征的组合，从而提高遥感影像的分类精度和可靠性。
本发明的目的是这样实现的：在支持向量机分类器中利用多个核函数综合原始光谱特征和小波变换提取的纹理特征，通过多核组合纹理特征和光谱特征提高分类精度；具体实现步骤流程为：
（1）对原始多光谱或高光谱遥感影像数据首先进行数据预处理，去除噪声波段，然后确定分类体系并选择训练样本。
（2）对步骤(1)得到的数据集进行主成分变换，选择前四个分量作为光谱特征参与分类，用                                                
Figure 744928DEST_PATH_IMAGE001
代表各像元的光谱信息。
（3）采用Daubechies小波，选择8×8的窗口对第一主成分进行小波分解，提取一维小波纹理，得到一个低频子图像和三个高频子图像，三个高频图像分别代表图像中水平纹理结构、竖直纹理结构和对角纹理结构信息。
（4）采用小波分解频带图像的l1范数作为图像纹理测度,其计算式为: （其中，M×N为频带图像的大小，m和n分别表示图像的行和列，x为该频带的小波系数）。用
Figure 82728DEST_PATH_IMAGE003
代表像元的纹理信息。
（5）分别对光谱特征和纹理特征应用径向基核函数进行运算后，构成多核支持向量机方法采用的核函数：
Figure 298946DEST_PATH_IMAGE004
（6）按照支持向量机分类方法的训练策略，采用训练样本对多核支持向量机进行训练。
（7）根据训练样本确定的参数，按照决策函数
Figure 181451DEST_PATH_IMAGE005
确定各像素的类别。
（8）利用测试样本，对分类结果的精度进行评价。
有益效果，体现在遥感影像分类精度提高和改进方面。由于本发明通过多个核函数对小波纹理特征和光谱特征进行组合，既充分利用了主成分分析提取的光谱特征，又融入了小波纹理特征，优化了支持向量机分类器，克服了传统方法单独使用光谱特征进行分类的局限性，因此分类精度得到有效提高。将遥感影像中原始光谱特征和提取的纹理特征综合后作为支持向量机分类算法多个核函数的输入特征，通过多核支持向量机算法实现对多种特征的组合，提高了遥感影像的分类精度和可靠性，达到了本发明的目的。
优点：本方法主要优点是利用多个核函数组合了光谱信息和空间信息，能够提高分类的精度。 
具体实施方式
实施例1：采用北京昌平地区的OMIS
Figure 533935DEST_PATH_IMAGE006
高光谱影像，大小为512行，512列，64个波段。在多核支持向量机的分类方法比较中，首先组合光谱信息和小波纹理，然后用PCA变换的前4分量和小波纹理进行分类，最后以一维小波纹理和二维小波纹理进行组合分类。各分类结果和Kappa系数 如表1所示。
具体实现步骤：
(1)    对原始多光谱或高光谱遥感影像数据首先进行数据预处理，去除噪声波段，然后确定分类体系并选择训练样本。
(2)    对步骤(1)得到的数据集进行主成分变换，选择前四个分量作为光谱特征参与分类，用
Figure 599851DEST_PATH_IMAGE001
代表各像元的光谱信息。
(3)    采用Daubechies小波，选择8×8的窗口对第一主成分进行小波分解，提取一维小波纹理，得到一个低频子图像和三个高频子图像，三个高频图像分别代表图像中水平纹理结构、竖直纹理结构和对角纹理结构信息。
(4) 采用小波分解频带图像的l1范数作为图像纹理测度,其计算式为:
Figure 37785DEST_PATH_IMAGE002
 （其中，M×N为频带图像的大小，m和n分别表示图像的行和列，x为该频带的小波系数）。用
Figure 458402DEST_PATH_IMAGE003
代表像元的纹理信息。
(5)    分别对光谱特征和纹理特征应用径向基核函数进行运算后，构成多核支持向量机方法采用的核函数：
Figure 930972DEST_PATH_IMAGE004
(6)    按照支持向量机分类方法的训练策略，采用训练样本对多核支持向量机进行训练。
(7)    根据训练样本确定的参数，按照决策函数确定各像素的类别。
(8)    利用测试样本，对分类结果的精度进行评价。
 表1多核SVM分类精度
为进行比较，应用单核SVM进行分类，采用RBF核函数被作为光谱信息和纹理信息分类。不同分类方法的精度和Kappa系数如表2所示， 为RBF核函数的参数。
表2单核SVM分类精度
Figure 779837DEST_PATH_IMAGE008
对于以上试验，多核支持向量机的分类方法优于单核支持向量机方法，而采用PCA分析前四主成分和和一维小波纹理的多核支持向量机分类方法具有最高的精度，表明了本发明的有效性和可靠性。
实施例2：实验数据是2003年由ROSIS传感器获取的意大利Pavia大学数据。实验数据1和实验数据2一样，首先进行单核SVM分类，然后进行了多核SVM分类，分类精度如表3和表4所示。
表3单核SVM分类精度
Figure 106913DEST_PATH_IMAGE009
。
表4多核SVM分类精度
Figure 391264DEST_PATH_IMAGE010
可以看出，试验2的结果和试验1相同，采用主成分变换前四分量和一维小波纹理特征的多核支持向量机方法可以获得最高的精度，充分表明了本发明的可靠性和有效性。

Claims (1)

1.一种用于遥感影像的多核支持向量机分类方法，其特征是：在支持向量机分类器中利用多个核函数综合原始光谱特征和小波变换提取的纹理特征，通过多核组合纹理特征和光谱特征提高分类精度；具体实现步骤流程为：
（1）对原始多光谱或高光谱遥感影像数据首先进行数据预处理，去除噪声波段，然后确定分类体系并选择训练样本；
（2）对步骤(1)得到的数据集进行主成分变换，选择前四个分量作为光谱特征参与分类，用                                               
Figure 615621DEST_PATH_IMAGE002
代表各像元的光谱信息；
（3）采用Daubechies小波，选择8×8的窗口对第一主成分进行小波分解，提取一维小波纹理，得到一个低频子图像和三个高频子图像，三个高频图像分别代表图像中水平纹理结构、竖直纹理结构和对角纹理结构信息；
（4）采用小波分解频带图像的l1范数作为图像纹理测度,其计算式为: （其中，M×N为频带图像的大小，m和n分别表示图像的行和列，x为该频带的小波系数），用
Figure 81555DEST_PATH_IMAGE006
代表像元的纹理信息；
（5）分别对光谱特征和纹理特征应用径向基核函数进行运算后，构成多核支持向量机方法采用的核函数：
Figure 750434DEST_PATH_IMAGE008
；
（6）按照支持向量机分类方法的训练策略，采用训练样本对多核支持向量机进行训练；
（7）根据训练样本确定的参数，按照决策函数
Figure 806114DEST_PATH_IMAGE010
确定各像素的类别；
（8）利用测试样本，对分类结果的精度进行评价。
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