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基于图论的遥感图像分类研究的中期报告
摘要
本文研究了基于图论的遥感图像分类方法。首先，对图表示和图分类方法进行了介绍和分析。其次，提出了一种基于图论的遥感图像分类方法，包括图构建、特征提取和图分类。最后，对所提出的算法在遥感图像分类中的应用进行了实验，结果表明该方法在遥感图像分类中取得了较好的效果。
关键词：图论；遥感图像分类；图构建；特征提取；图分类
1.引言
随着遥感技术的不断发展，遥感图像成为了地球科学研究中的重要数据来源。遥感图像分类是一项基础性任务，它旨在将遥感图像中的像素划分为不同的类别。在遥感图像分类中，特征提取是一个至关重要的步骤，传统的特征提取方法主要采用像素级和区域级特征，但这些方法无法有效地表达像素之间的关系。因此，本文提出了一种基于图论的遥感图像分类方法，该方法可以捕捉像素之间的关系，并有效地提高遥感图像分类的准确率。
2.相关工作
2.1图表示
图是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。在图表示中，每个节点都有一个特征向量，用来表示该节点的属性。不同的图分类方法采用不同的图表示方式，例如邻接矩阵、邻接表、边列表等。
2.2图分类
图分类是指将一个图分为多个类别的任务。图分类方法可以分为基于全局特征的方法和基于局部特征的方法。基于全局特征的方法将整个图看作一个样本，直接对图的特征向量进行分类。基于局部特征的方法则通过对图中的每个节点进行分析，从而学习节点间的关系，进而实现图分类。
3.基于图论的遥感图像分类方法
3.1图构建
在基于图论的遥感图像分类中，每个像素都被看作一个节点，相邻的像素之间用一条边相连。在图构建中，需要确定距离矩阵和相似度矩阵，距离矩阵表示节点之间的距离，相似度矩阵表示节点之间的相似度。
3.2特征提取
在基于图论的遥感图像分类中，特征提取方法需要考虑像素之间的空间关系。本文采用了局部二元模式（LBP）特征，该特征可以反映像素之间的空间关系。对于每个像素，将其周围的8个像素的灰度值与其比较，用0或1表示比较结果，得到8位二进制数，即LBP码。
3.3图分类
在基于图论的遥感图像分类中，图分类方法需要考虑像素之间的关系。本文采用了局部图嵌入（LGE）算法，该算法可以学习像素之间的关系，并将其嵌入到特征向量中。LGE算法首先对图进行子图划分，将每个子图看作一个样本，然后对每个样本进行处理，得到其特征向量。最后，将特征向量送入分类器中进行分类。
4.实验结果
在本文实验中，采用了一组公共数据集进行测试，结果表明所提出的基于图论的遥感图像分类方法在准确率和召回率方面均优于传统的特征提取方法。
5.结论与展望
本文提出了一种基于图论的遥感图像分类方法，该方法可以捕捉像素之间的关系，并有效地提高遥感图像分类的准确率。未来可以进一步优化算法，并将其应用到更广泛的遥感图像分类任务中。