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user: 4. 实验及结果分析 4.1. 实验数据集 实验中使用Indian Pines高光谱遥感数据集和Pavia University高光谱遥感数据集进行验证。 Indian Pines数据集：该数据集是由AVIRIS传感器获得的，共有220个波段，图像大小为145 × 145，包含16个地面真理类，如图2(a)所示。在实验中，通过去除20个吸水带，波段数减少到200。对于每一类，随机选择约10%的标记样本进行训练，并使用剩余的90%进行测试，如表1所示。 图2. (a) Indian Pines高光谱影像；(b) Pavia University高光谱影像 Table 1 16 Ground-Truth classes in Indian Pine No Name Train Test 1 Alfalfa 6 43 2 Corn-notill 144 1161 3 Corn-min 84 675 4 Corn 24 189 5 Grass/Pasture 50 402 6 Grass/Tree 75 604 7 Grass/Pasture-mowed 3 20 8 Hay-windrowed 49 396 9 Oats 2 16 10 Soybeans-notill 97 783 11 Soybeans-min 247 1998 12 Soybeans-clean 62 496 13 Wheat 22 171 14 Woods 130 1047 15 Building-Grass-Trees-Drives 38 307 16 Stone-steel Towers 10 76 表1. Indian Pines图像中的16个真实类 Pavia University数据集：Pavia University图像是在2001年通过ROSIS传感器获得的，图像大小为610 × 340个像素，共有115个波段，除去其中水吸收和噪声波段去掉，剩下其中103个波段，该图像总共包含9个类别地物分别为：沥青(Asphalt)，草地(Meadows)，砾石(Gravel)，树(Trees)，金属板材(Painted metal sheets)，裸露土壤(Bare Soil)，柏油屋顶(Bitumen)，自挡砖(Self-Blocking Bricks)，阴影(Shadows)，如图2(b)所示。对于每一类，随机选择约10%的标记样本进行训练，并使用剩余的90%进行测试，如表2所示。 Table 2 9 Ground-Truth classes in Pavia Universit No Name Train Test 1 Alfalfa 663 5968 2 Meadows 1865 16784 3 Gravel 210 1889 4 Trees 307 2757 5 Painted metal sheets 135 1210 6 Bare Soil 503 4526 7 Bitumen 369 961 8 Self-Blocking Bricks 49 3633 9 Shadows 95 852 表2. Pavia University图像中的9个真实类 4.2. 实验设置 本文试验环境：软件为Matlab R2017a，操作系统为Windows 8，处理器Intel Core i5-4200u 1.6 GHz。使用待测像元的总体分类精度(Overall Accuracy， OA)与Kappa系数两个指标衡量各算法的性能。为验证本文算法的有效性，选取SVM，SRC，JSRC和WJSRC算法进行对比，其中WJSRC为本文提出的基于邻域相似性的空谱联合稀疏表示的分类方法。 为确定比重参数λ和相似度阈值τ，分别选取比重参数 λ = 1.5 ， 1.8 ， 2.1 ， 2.4 ， 2.7 ， 3.0 ， 3.3 ， 3.6 和相似度阈值 τ = 0.75 ， 0.80 ， 0.85 ， 0.90 ， 0.95 进行实验。实验结果如图3所示。 由图3(a)可知，Indian Pines地区比重参数λ = 2.1且τ = 0.85时精度最优。随着比重参数的增大，分类精度提高，在比重参数λ = 2.1时最优；当比重参数大于2.1时，分类精度随着比重参数的增大而降低。τ = 0.85时分类精度最优，当阈值低于或超过0.85时，分类精度随着阈值的减小或增大而降低。 图3. 比重参数λ和相似度阈值对分类精度的影响；(a) Indian Pines; (b) Pavia University 由图3(b)可知，Pavia University地区比重参数λ = 2.4且τ = 0.85时精度最优。随着比重参数的增大，分类精度提高，在比重参数λ = 2.4时最优；当比重参数大于2.4时，分类精度随着比重参数的增大而降低。τ = 0.85时分类精度最优，当阈值低于或超过0.85时，分类精度随着阈值的减小或增大而降低。 4.3. 分类结果 Indian Pines测试集共有16种地物，实验从选出的样本数据集中随机抽取每类样本的10%作为训练样本，其余90%作为测试样本。图4为各算法的实验结果，比重参数λ = 2.1，相似度阈值τ = 0.85。 图4. (a) SVM；(b) SRC；(c) JSRC；(d) WJSRC 表3为Indian Pines图像在10%比例字典情况下，不同算法的总体精度OA和Kappa系数，从表3中可以看出基于邻域相似性的空谱联合稀疏表示算法WJCSR在10%比例字典时总体分类精度比SVM算法、SRC算法和JSRC算法分别高12.64%、13.05%和4.29%。由此可知，高光谱图像的空间信息和光谱信息对高光谱图像分类具有十分重要的意义。 Table 3 OA and Kappa coefficients of Indian Pines under the 10% ratio dictionar 字典原子比例 SVM SRC JSRC WJSRC 10% OA 0.7504 0.7463 0.8339 0.8768 Kappa 0.7143 0.5818 0.8107 0.8542 表3. Indian Pines在10%比例字典下的OA和Kappa系数 Pavia University测试集共有9种地物，同样随机抽取每类样本的10%作为训练样本，其余90%作为测试样本。图5为各算法的实验结果，比重参数λ = 2.4，相似度阈值τ = 0.85。 图5. (a) SVM；(b) SRC；(c) JSRC；(d) WJSRC 表4为Pavia University在10%比例字典情况下，不同算法的总体精度OA和Kappa系数，从表4中可以看出，基于邻域相似性的空谱联合稀疏表示算法WJCSR在10%比例字典时总体分类精度比SVM算法、SRC算法和JSRC算法分别高18.06%、26.11%和17.19%，依然保持着较好的分类结果。以上实验结果显示，WJSRC在不同的高光谱图像数据下依然保持着较高的分类精度，证明了本文算法具有良好的稳定性。 Table 4 OA and Kappa coefficients of Indian Pines under the 10% ratio dictionar 字典原子比例 SVM SRC JSRC WJSRC 10% OA 0.7895 0.7090 0.7982 0.9701 Kappa 0.6744 0.5914 0.7351 0.9602 表4. Pavia University在10%比例字典下的OA和Kappa系数 综合表3与表4的分类结果和图4与图5的分类效果可知： 1) 在两个数据集上对比于其他算法，本文提出的WJSRC算法展现了更好的分类效果，且得到的分类图中本文算法的图像分布较为平滑。由此更加验证了本文算法的有效性和可行性。 2) 在Indian Pines数据集上WJSRC算法比JSRC的分类结果并不是高很多，而在Pavia University数据集上分类结果则有比较明显的提高，主要原因在于Indian Pines数据集上地物更集中，在一定的邻域范围内，距离待测中心像元越近权重越大更有利于提高分类精度，而Pavia University数据集上的地物较之为分散。 3) 对比JSRC算法，本文提出WJSRC算法在空间距离权重的基础上加入了光谱距离权重，对邻域像元特别是边界的不同地物像元的判别有了很大改进，并对每个待测像元求邻域权重通过设定相似度阈值来确定最优邻域大小，因此分类结果较好。