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二次样本筛选的高光谱图像分类研究
College of Information and Communication Engineering Harbin Engineering University作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001
出 版 物：《应用科技》 (Applied Science and Technology)
年 卷 期：2021年第48卷第3期
页 面：7-11页
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：中央高校基金科研业务费专项资金项目(3072021CF0805) 黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F021) 国家自然科学基金项目(62071084)
主 题：高光谱图像 图像分类 超像素分割 主动学习 区域筛选 信息熵筛选 样本选择 熵值装袋
摘 要：主动学习能够在有标记样本较少的分类任务中得到较好的分类结果,其中熵值装袋算法最为常用,其利用熵值来衡量样本的不确定性,但熵值并不能完全地代表样本的不确定度。针对这一问题,本文提出二次样本筛选的分类算法,通过超像素分割进行边缘区域样本筛选,选择出不确定度较高的样本。利用熵值装袋算法对区域筛选样本进行二次筛选,选择信息量较高的样本。实验表明,该方法可以得到更理想的分类效果。
