改进协同训练的半监督PolSAR图像分类算法

"基于改进协同训练的半监督PolSAR图像分类" 在极化合成孔径雷达（PolSAR）图像处理中，分类是至关重要的任务，它有助于识别地物类型，例如地形、植被和建筑物等。然而，传统的监督学习方法需要大量标记的样本进行训练，这在实际操作中往往是不切实际的，因为手动标注数据既耗时又昂贵。为了解决这一问题，半监督学习技术应运而生，它能够利用少量标记样本和大量未标记样本来训练模型。 协同训练（Cotraining）是一种经典的半监督学习方法，通过两个或多个视图（特征集）的相互迭代学习来提升分类效果。在协同训练过程中，通常有两个独立的分类器，每个分类器基于不同的特征视图对未标记样本进行预测，并选择最具信心的样本进行标记。然后，这些新标记的样本被添加到已知的训练集中，进一步优化分类器。 本文提出了一种改进的协同训练算法，针对PolSAR图像分类。首先，引入了一种间接分析策略，旨在评估两个视图在共同训练中的充分性和独立性。这种分析有助于确保每个视图都能为模型提供独特且互补的信息，从而增强分类性能。 接着，作者设计了一种新的样本选择策略，该策略更加有效地利用未标记样本。在传统协同训练中，分类器通常选择最自信的样本进行标记。而改进后的策略可能更注重样本的多样性和代表性，确保新标记的样本能更好地代表整个未标记集，特别是在标记样本有限的情况下。 最后，为了提高分类的一致性和准确性，研究者应用了基于相似性和超像素算法的后处理方法。超像素是将图像分割成若干个具有相似特征的区域，通过比较这些区域之间的相似性，可以修正分类器的初步预测，进一步提高分类的精确度和一致性。 实验结果在三幅真实的PolSAR图像上验证了该方法的有效性，与其他传统方法相比，表现出更好的分类性能。这表明，提出的改进协同训练策略对于解决PolSAR图像分类的半监督学习问题是一个有力的工具，有望在遥感领域得到广泛应用。