【摘 要】
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高光谱图像分类是遥感应用的主要研究方向之一,在国防军事、地质勘探和农作物检测等领域起着实质性的重要作用。由于高光谱数据的维度高、相关性强、数据量大,常规的分类方法在提取图像特征时,往往存在计算量大、分类精度不高、泛化能力差等问题,如何提取充分有效的特征直接影响到分类结果的好坏。本文针对高光谱图像的特征提取与分类问题展开研究,主要工作如下:（1）提出一种基于PCA和相似度图模型的图卷积子空间聚类算法
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高光谱图像分类是遥感应用的主要研究方向之一,在国防军事、地质勘探和农作物检测等领域起着实质性的重要作用。由于高光谱数据的维度高、相关性强、数据量大,常规的分类方法在提取图像特征时,往往存在计算量大、分类精度不高、泛化能力差等问题,如何提取充分有效的特征直接影响到分类结果的好坏。本文针对高光谱图像的特征提取与分类问题展开研究,主要工作如下:（1）提出一种基于PCA和相似度图模型的图卷积子空间聚类算法,首先利用PCA算法对高维数据集进行降维处理,然后利用图卷积子空间聚类算法进行特征提取和聚类分析。研究表明,与传统聚类方法相比,图卷积子空间聚类在高维小样本数据上具有更好的聚类精度。（2）提出一种基于多尺度特征融合的高光谱图像分类方法,首先利用八度卷积提取高光谱图像的低层特征,然后在空间和光谱两个维度引入注意力机制对焦点区域进行重点学习,最后提取融合后的空间-光谱特征用于分类任务。研究表明,该方法在WHU-Hi数据集上的分类精度达到99.63%、97.90%和98.69%,均为目前该数据集分类的最高精度。
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