【摘 要】
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在遥感影像处理领域,对高光谱遥感影像分类处理的需求日益增长,由于大量的高光谱遥感影像训练样本获得较难,使得卷积神经网络不适合应用到高光谱遥感影像分类中。针对此问题,
【机 构】
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台州学院电子与信息工程学院（大数据学院）,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(ZD201403);国家林业局林业行业公益专项基金资助项目(201504307);哈尔滨市应用技术研究和开发资助项目(201504307);黑龙江工程学院教育科学研究规划资助项目(JG1410);黑龙江省大学生创业实践资助项目(201611802059)
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在遥感影像处理领域,对高光谱遥感影像分类处理的需求日益增长,由于大量的高光谱遥感影像训练样本获得较难,使得卷积神经网络不适合应用到高光谱遥感影像分类中。针对此问题,文中提出一种基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类模型,该模型将原始高光谱遥感影像作为输入,最终的分类结果作为输出;自动从不同的尺度提取输入数据的空间特征;解决获得大量有标记高光谱遥感影像训练样本的棘手问题;通过伊春凉水林场数据集上的实验结果表明,文中建立的分类模型,在分类正确率上优于其他分类模型,分类正确率达到92.31%。
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