基于hash编码的超光谱遥感图像分类

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1、单位代码：１００３０分类号：＇２０—一：１３２２８１４８５巧巧；，学号？’、！；．ｒ．、：、、，，Ａ＿‘一＇‘全日制工程硕±学位论文＞；心基于Ｈａｓｈ编码的超化谱遥感图像分类ＨａｓｈｒＣｌａｓｓ近ｃａｔｉｏｎＯｆ民ｅｍｏｋＳｅｎｓｉｎＩｍ巧ｅｓＣｏｄｉｎｇＦｏｇ户仁％＾．申请人姓名：张倩■＂－－．／ｃ．＇．、．师：徐军教授；心／＾指导教，专业名称：由子与通信工程研究方向：遥感图傻处理■：信息与控制学院所在学院＿二〇—六年六月独创性

2、声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研。巧成果本论文除了文中特别加Ｗ标注和致谢的内容外，不包含其他人或其他机构已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。／心．学位论文作者签名：南签字曰期：店１旅关于论文使用授权的说明南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所的《中国学位论文全文数据库》有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可（

3、＾采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，并通过网络向社会提供信息服务一。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外，可，允许论文被查阅和借阅Ｗ公布（包括巧登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京信息工程大学研究生院办理。□公开□保密（年月）（保密的学位论文在解密后应遵守此协议）〇ｌ（＞学位论文作者签名废签字日期：ｌ：Ｌ豕Ｉ指导教师豁名：／ｎ签字日期：目录摘要ＩＡｂｓｔｒａｃｔＩＩ一第章引言１１．１研巧背景１１２．２超光谱遥感数据图像分析研

4、究现状１．３简介Ｈａｓｈ算法与Ｈａｓｈ编码４１．４支持向量机简介６１Ｈａｈ的８．５基于ｓ机器学习方法介绍１．６本文结构９第二章分段Ｈａｓｈ编码方法１１２．１基本思路１１２．２分段Ｈａｓｈ编码１１２．３实验结果１３２．４数据的选取１４２．５相似性检验１４２．６分类结果１５２．７参数讨论１９２．８本章小结２０第Ｈ章基于块的Ｈａｓｈ编码方法介绍２２３．１基本思路２２３．２实验设计２４３３实验结果分析２４３．４性會居指本巧２８３．５速度）３２（运斤时间３．

5、６不同Ｈａｓｈ函数对于块Ｈａｓｈ算法的影响３３３３４．７对于算法参数的依赖３．８性能指标３７第四章总结与展望４０参考文献４３攻读硕±期间完成的科研情况４７鸣谢４８摘要摘要随着技术手段和传感器性能的提高，越来越大量的超光谱卫星遥感数据被产生了出来一。人们迫切需要找到种能够处理这种大量遥感图像数据的机器学习算法一一。另方面，Ｈａ化学习技术在近年来成为了种被广泛使用的处理大数据的机器学习手段。一本文首先提出了种基于分段Ｈａｓｈ编码的维度缩减方法，并将这种方法用于超光谱遥感图像分类中，在保持足够

6、高精度的前提下，这种方法可Ｗ大大缩短计算时间。接下来，本文基于分段Ｈａｓｈ编码技术与图像块描述的方法，提出了基于块的Ｈａｓｈ分类算法，并成功地应用于四种不同的超光谱遥感图像数据集的分类。对四种超光谱遥感图像分类的性能评估结果表明，本文提出的方法在分类准确率方面可Ｗ和普通的基于图像块描述的分类方法相媳美。在计算效率方面远优于普通的基于图像块描述的分类方法一。进步，为了验证本文分类方法的性能优势，我们系统地比较了四种方法在分类精度和计算速度方面的性能差异，包括传统像素的分类算法、分段Ｈａｓｈ算法、基于块的方法，Ｗ及基于块的Ｈａｓｈ分

7、类算法。最后，我们讨论了模型参数、不同的Ｈａｓｈ画数对算法的影响。总而言之，基于块Ｈａｓｈ的分类算法不仅具有良好的性能，较低的计算复杂度一，而且在实际的超光谱遥感图像处理中可Ｗ达到较高的精度。进步，本一论文提出的方法具有定的普遍性，它不仅可Ｗ应用到超光谱遥感图像处理中，还可１＾＾应用于更广泛的机器学习问题中。关键词：超光谱图像ａｓｈ，，，Ｈ编码机器学习图像处理，支持向量机Ｉ南京信息工程大学硕ｉ－学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｆａｓｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ１；ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅ

8、ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏ