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小樣本下基于空譜特征增強的高光譜圖像分類

     
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針對小樣本下基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法精度不高的問題,本文提出一種基于空譜特征增強殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法。該方法利用三維卷積核同時提取高光譜圖像的空間和光譜特征。同時,在普通三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)前加入空間和光譜特征增強的殘差網(wǎng)絡(luò)模塊,通過恒等映射保留高光譜原始信息的同時用較少的參數(shù)增強網(wǎng)絡(luò)的信息流,并且在構(gòu)造更深層網(wǎng)絡(luò)的同時避免了梯度消失的問題。實驗表明:本文方法能充分利用高光譜圖像的空間和光譜特征,在印第安納森林數(shù)據(jù)集、帕維亞大學(xué)數(shù)據(jù)集上分別能夠取得99.29%、99.74%的總體分類精確度,提高了小樣本下的分類精度。

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