基于领域自适应的高光谱图像分类方法研究

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高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容,在水质检测、精细农业、地质调查等多个领域都有着重要应用。高光谱图像的高维光谱以及波段间高度相关等特性使得传统特征提取与分类方法面临巨大挑战,因此,利用无需手动设计特征的深度学习算法进行有效特征提取与分类是该领域内的主流趋势。但由于高光谱图像成像设备差异、捕获环境变化等问题,训练好的分类模型难以应用于新捕获的高光谱图像,而为每一个高光谱图像训练一个新的分类器制约大规模对地观测任务的普及与发展。本文基于深度学习理论,研究基于非监督领域自适应网络的高光
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