基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究

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高光谱图像分类是目前遥感技术的重要研究方向。高光谱图像通过提取物体在多个光谱下的成像结果,获得了更丰富的信息,更有利于物体的分类和目标的检测。高光谱数据具有通道数目多、相邻通道的数据内容相似、信息冗余大的性质,因此高光谱数据的特征提取相对一般RGB数据更为复杂。目前高光谱数据特征获取算法大部分从以下两方面入手:同一通道内的局部空间信息,不同通道同一空间位置的谱线信息。然而这些的特征提取方式需要大量的先验知识,难以充分把握高光谱数据的全部空域、谱域信息,并且模型泛化能力较差。卷积神经网络具有强大的特征
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