【摘 要】
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高光谱图像有着波段数量多和光谱分辨率高的特点,相较于一般图像,高光谱图像更能反映成像事物的特征.目前高光谱图像已经在地质勘测、资源勘探、环境保护、军事和农业等诸多领域有着广泛的应用.高光谱图像分类是高光谱图像研究领域的一个重要研究方向,如何解决高光谱图像分类中面临的各种问题,例如:神经网络训练中最常见的少样本问题,研究出一个既有着良好泛化性同时分类效果好的分类方法是研究者们一直以来努力的目标.传统
【基金项目】
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无监督多视图特征学习,2020年10月-2022年11月,甘肃省自然科学基金项目,No.20JR5RA246；
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高光谱图像有着波段数量多和光谱分辨率高的特点,相较于一般图像,高光谱图像更能反映成像事物的特征.目前高光谱图像已经在地质勘测、资源勘探、环境保护、军事和农业等诸多领域有着广泛的应用.高光谱图像分类是高光谱图像研究领域的一个重要研究方向,如何解决高光谱图像分类中面临的各种问题,例如:神经网络训练中最常见的少样本问题,研究出一个既有着良好泛化性同时分类效果好的分类方法是研究者们一直以来努力的目标.传统的机器学习方法已经在高光谱图像分类领域取得了广泛的应用,例如:K近邻算法、支持向量机和随机森林等.深度学习的方法有着比传统机器学习方法更好的泛化能力.本文采用图卷积神经网络进行高光谱图像分类,通过将互学习策略与图卷积神经网络进行结合,提出了互学习图卷积神经网络.互学习图卷积神经网络由两个结构相同但是参数不同的图卷积神经网络构成.具体来说,在训练过程中,给两个图卷积神经网络同时送进相同的输入.两个网络分别对输入进行处理,可以得到两个网络对输入样本的预测矩阵.得到了两个不同的预测矩阵之后,根据相关策略可以从测试集中选择预测置信度高的若干个样本作为伪标签样本,并根据输出的预测矩阵得到对应伪标签.最后在后续的训练过程中把这些伪标签样本当作另一个网络的训练样本,以此来扩大每个网络的训练集的大小.通过这种方式来缓解高光谱图像分类中最常见的少样本问题.在相同实验条件和样本率下,在三个真实高光谱图像数据集上进行实验,通过对实验结果进行比较分析得出本文提出的分类方法优于其他对比方法.
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