基于协同学习的半监督极化SAR分类

摘要

本文提出一种新的半监督极化SAR(synthetic aperture radar)分类方法,当已标记的训练样本较少时,使用监督SVM分类方法不能得到准确的分类效果,本文采用的半监督学习策略在Co-training基础上结合SVM分类算法和复Wishart分布.该方法在只有少量标记样本的情况下,利用大量的未标记样本采用Co-training学习方法修正SVM分类器,并结合复Wishart分布提高分类效果.理论分析与实验表明,该算法能获得有效地分类,且分类结果明显优于传统算法.