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遥感技术的发展使得新的遥感传感器可以采集的图像具有连续的谱域和空域,这些图像含有大量的地物信息——地物的光谱信息和几何空间分布。传统的遥感图像分类框架只利用了谱域信息来分类,忽略了空域信息对分类的影响。卷积神经网络有着独特的优势。图像不需要太多的前期处理就可以直接输入网络,从训练数据中隐式地进行学习,规避了特征提取和分类中数据重建的过程。它独特的层间联系以及空间信息的密切联系,使其适用于图像处理中分类识别任务。本文在充分考虑高光谱图像特点的前提下,提出了在图像分类领域中取得显著成果的卷积神经网络来对