基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

作     者：付光远 辜弘炀 汪洪桥 FU Guang-yuan;GU Hong-yang;WANG Hong-qiao

作者机构：火箭军工程大学信息工程系西安710025 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2017年第17卷第21期

页      码：268-274页

摘      要：随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。

主 题 词：深度学习 卷积神经网络 高光谱图像 分类 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-1815.2017.21.043

馆 藏 号：203255448...