【摘 要】
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高光谱遥感图像包含丰富的光谱和空间信息有助于对图像中不同地物种类的精确分类,因此其在军事领域及民用领域等都有着重要的作用。然而,高维度的光谱波段信息也带来了大量的冗余信息,在采用传统机器方法利用光谱特征分类时易出现“维数灾难”而导致模型性能降低。此外,高光谱遥感图像中已标记样本量较少且分布不均衡等问题也给图像分类带来了很大的挑战。深度学习具有更好的深层特征提取能力和较好的非线性建模能力。针对以上问
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高光谱遥感图像包含丰富的光谱和空间信息有助于对图像中不同地物种类的精确分类,因此其在军事领域及民用领域等都有着重要的作用。然而,高维度的光谱波段信息也带来了大量的冗余信息,在采用传统机器方法利用光谱特征分类时易出现“维数灾难”而导致模型性能降低。此外,高光谱遥感图像中已标记样本量较少且分布不均衡等问题也给图像分类带来了很大的挑战。深度学习具有更好的深层特征提取能力和较好的非线性建模能力。针对以上问题,本文提出了基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法,具体研究工作如下:(1)提出了一种基于堆栈压缩自编码
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