【摘 要】
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分类是高光谱遥感影像处理中最为重要的一部分。针对现有影像分类方法存在预处理复杂、高维特征提取困难、分类不够精确等缺陷,提出一种基于深度神经网络的高光谱遥感影像分
【机 构】
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装备学院研究生管理大队,装备学院复杂电子系统仿真实验室,北京跟踪与通信技术研究所
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分类是高光谱遥感影像处理中最为重要的一部分。针对现有影像分类方法存在预处理复杂、高维特征提取困难、分类不够精确等缺陷,提出一种基于深度神经网络的高光谱遥感影像分类算法。算法首先采用最大噪声分数来降低特征空间维度,然后将自动编码器与softmax多项逻辑回归分类器组合成含有多隐藏层的神经网络,对高光谱遥感影像进行非监督型深度特征提取与分类。实验结果表明：与传统的基于线性支持向量机分类方法相比,本算法可提取更高级的表达特征,并在较短的处理时间内实现较好的影像分类精度。
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