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基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法

4092018/08/20
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法,其实现步骤为:(1)输入一幅极化SAR图像;(2)提取极化SAR图像的散射特征,偏振参数和纹理特征;(3)利用Knn算法计算样本的抗噪因子;(4)根据样本的权重,抽取训练样本;(5)训练得到分类器,并计算错误率;(6)根据错误率调整样本的权重;(7)根据Wishart距离,选择置信度高的未标记样本,加入到训练集,并赋权重;(8)判断是否满足停止条件,满足则结束并输出分类结果,否则转到(4);本发明组合偏振参数,散射特征和纹理特征,能够更全面地描述地物真实情况,并利用部分未标记样本,丰富了原始训练样本,获得了较好的分类精度。
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交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/01/05
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 联系人姓名 王小刚
  • 联系人电话 15802954800
  • 联系人邮箱 745490733@qq.com
  • 分享至:

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