基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的SAR圖像分類方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（SyntheticAperture Radar，SAR）圖像地物分類是SAR圖像解譯中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，地物分類嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練樣本的數(shù)量以及質(zhì)量。SAR圖像所見非所得，SAR圖像樣本真值獲取困難。如何利用少量的訓(xùn)練樣本提高 SAR圖像分類正確率是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴SAR圖像真值標(biāo)注規(guī)范研究。SAR圖像標(biāo)注是SAR圖像處理中經(jīng)常被忽視的一個(gè)研究?jī)?nèi)容，然而SAR圖像標(biāo)注卻是必不可少的研

2、究?jī)?nèi)容。歸納了SAR圖像標(biāo)注的規(guī)范以及流程，針對(duì)具體歧義性問題給出了詳細(xì)的解決辦法。該標(biāo)注規(guī)范具有可操作性。⑵提出一種基于局部區(qū)域樣本選擇的SAR圖像主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。充分考慮不同樣本標(biāo)注成本上的差異，通過量化不同區(qū)域樣本的標(biāo)注成本，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本挑選的約束，以降低標(biāo)注成本。⑶提出了一種結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)與樣本遷移的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。通過在q查詢函數(shù)中引入帶約束的半監(jiān)督學(xué)習(xí)，充分利用未標(biāo)注樣本的信息，而不必對(duì)挑選出來的目標(biāo)域樣本進(jìn)行逐個(gè)標(biāo)記，進(jìn)一步減少