【摘 要】
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近年来,随着航空业的繁荣发展以及高光谱成像技术的不断创新,高光谱遥感影像分析与处理受到越来越多的关注。高光谱图像分类任务,作为高光谱遥感技术研究领域最重要的组成之一,更是引发了讨论热潮。在高光谱图像分类任务中,特征学习往往是研究的重点与难点,能否充分有效地提取特征将直接决定分类效果的好坏。基于深度学习的框架可以对低层特征进行高度整合与抽象,在计算机视觉领域有着出色表现,也因此吸引了众多高光谱领域研
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近年来,随着航空业的繁荣发展以及高光谱成像技术的不断创新,高光谱遥感影像分析与处理受到越来越多的关注。高光谱图像分类任务,作为高光谱遥感技术研究领域最重要的组成之一,更是引发了讨论热潮。在高光谱图像分类任务中,特征学习往往是研究的重点与难点,能否充分有效地提取特征将直接决定分类效果的好坏。基于深度学习的框架可以对低层特征进行高度整合与抽象,在计算机视觉领域有着出色表现,也因此吸引了众多高光谱领域研究者的目光。然而,高光谱图像的数据特点与深度学习方法应用所需的前提条件之间的矛盾,为进一步的研究带来了挑战。为了更好地使用深度模型进行特征学习与分类,本文从样本扩充入手,解决高光谱图像有标签样本数量过少的问题。同时为了更好地学习高光谱图像的多尺度语义信息,提升分类准确率,对现有的基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法进行了改进。本文主要工作总结如下:(1)提出了一种基于超像素样本扩充和生成对抗网络的高光谱图像分类方法,其中,超像素样本扩充扩大了高光谱图像的数据集,改进的生成对抗网络对扩充样本进行了进一步的特征学习。该方法利用了超像素分割技术对空间局部信息提取的优势,在扩充了样本的同时,高光谱图像多尺度的空间信息也得到了充分学习。该方法在有标签样本数量非常有限的前提下,高度整合了高光谱图像的光谱-空间信息,提升了分类效果。(2)提出了一种基于自适应空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。该方法在传统卷积神经网络的基础上,构造了一个双分支的光谱-空间特征学习与分类框架。其中,光谱分支通过1×1卷积高效、充分地提取了样本的光谱信息;空间分支通过使用设计的自适应空洞卷积层,替代传统卷积神经网络的卷积层和池化层,在保持高光谱图像空间分辨率以及感受野的前提下,学习图像的多尺度上下文信息。所提方法结合了高光谱图像自身结构特点,在卷积中增加了对卷积内容的关注,得到的深度光谱-空间特征具有更强的表示性,与现有的基于卷积神经网络的分类方法相比,分类性能得到明显改善。(3)提出了一种基于选择核卷积神经网络的高光谱图像分类方法。该方法通过简单的选择核模块的堆叠,构造了一个端到端的光谱-空间特征学习与分类框架,可以自适应地调整神经元的感受野大小,提升网络对图像中不同尺度的目标的适应性,更好地捕获图像的多尺度上下文信息。该方法能够有效学习到高光谱图像的光谱-空间特征,同时设计理念简单,能够方便地应用到不同数据集上。与现有的一些基于卷积神经网络的分类方法以及上一个工作所提方法相比,分类准确率明显提升。
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