[发明专利]高光谱遥感图像部分迁移方法及系统

权利要求书

1.一种高光谱遥感图像部分迁移方法，其特征在于，包括：

S1：获取遥感图像，根据所述遥感图像获得源域数据X_s和目标域数据X_t，获取所述源域数据的标签信息Y_s；

S2：挑选所述源域数据X_s中与所述目标域数据X_t近邻的源域训练数据

S3：对所述源域训练数据和所述目标域数据X_t进行整体中心对齐处理，获得边缘分布自适应后的源域数据和边缘分布自适应后的目标域数据

S4：通过所述边缘分布自适应后的源域数据和所述边缘分布自适应后的目标域数据训练支持向量机分类器获得目标域数据的伪标签

S5：根据所述源域数据的标签信息Y_s和所述目标域数据的伪标签对所述边缘分布自适应后的源域数据和所述边缘分布自适应后的目标域数据进行数据中心对齐处理，获得条件分布自适应后的源域数据和条件分布自适应后的目标域数据X'_t；

S6：通过所述条件分布自适应后的源域数据和所述条件分布自适应后的目标域数据X′_t，计算获得最终的目标域数据的预测标签

2.根据权利要求1所述的高光谱遥感图像部分迁移方法，其特征在于，步骤S1中，所述源域数据X_s是源域图像的数据集合，共N个源域数据点，每个所述源域数据点的维度为D，所述源域数据X_s使用N*D的向量表示；所述源域数据X_s带有类别标签，所述标签信息表示为Y_s，使用N*1的向量表示；

所述目标域数据X_t是目标域图像的数据集合，共M个目标域数据点，每个所述目标域数据点的维度为D，所述目标域数据X_t使用M*D的向量表示；

所述源域数据X_s具有C_s种地物类型，表示为Ω＝[Ω₁,…,Ω_i]，其中Ω_i为源域图像的第i类地物类型，i＝1…C_s；

所述目标域数据X_t具有C_t种地物类型，表示为Ω＝[Ω₁,…,Ω_j]，其中Ω_j为目标域图像的第j类地物类型，j＝1…C_t，

3.根据权利要求2所述的高光谱遥感图像部分迁移方法，其特征在于，步骤S2具体为：

S21：计算所述源域数据X_s中各数据点到所述目标域数据X_t中各数据点之间的光谱距离K_ij，所有的光谱距离排列获得大小为N*M的相似性度量矩阵K；

S22：将所述相似性度量矩阵K的每一行中光谱距离最小的前9个数据点挑选出来，其集合作为所述源域训练数据

4.根据权利要求3所述的高光谱遥感图像部分迁移方法，其特征在于，步骤S21中，所述光谱距离K_ij的计算公式为：

其中，x_si表示第i类地物类型对应的源域数据点，x_tj表示第j类地物类型对应的目标域数据点，对两个数据点之间的光谱距离差求平方；σ是核函数的参数，这里设置σ＝1；exp()表示数学常数e的指数函数，括号里的值为指数。