【摘 要】
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随着传感器和遥感技术的不断发展,遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率随之得到了很大的提升。光-谱双分辨率的提高,使得遥感图像的数据量成倍增加,导致了一些原有处理遥感图像分类的方法、手段、工具出现了应对不良的情况。而深度学习的出现,很好地解决了上述问题。虽然深度学习相关分类算法有高精度的优势,但是在算法的训练过程中,需要对应的标签。这就意味着,需要耗费大量的人工成本,这也一直是遥感图像分类过程中的一大难
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随着传感器和遥感技术的不断发展,遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率随之得到了很大的提升。光-谱双分辨率的提高,使得遥感图像的数据量成倍增加,导致了一些原有处理遥感图像分类的方法、手段、工具出现了应对不良的情况。而深度学习的出现,很好地解决了上述问题。虽然深度学习相关分类算法有高精度的优势,但是在算法的训练过程中,需要对应的标签。这就意味着,需要耗费大量的人工成本,这也一直是遥感图像分类过程中的一大难题。基于上述背景,小样本成为了遥感数据分类过程中的巨大挑战。本论文所做研究针对高光谱图像分类过程中的小样本问题,采用Stacking的集成思想,搭建双网络结构。其中一个网络用来提取光谱-空间联合特征,另一个网络采用大量的光谱通道的1×1卷积块,并将多尺度卷积得到的特征图叠加,将提取高光谱遥感图像的光谱维度深层特征作为重点训练目标。两个网络先各自独立训练,再采用Stacking方法进行集成,之后共同完成测试,最终得出高光谱图像分类结果。集成学习可以保证双网络模型最终精度不低于任何一个网络。本文在输入光谱维数上做到了加倍处理,在公共高光谱遥感图像数据集上的分类精度相比前人的高精度网络,最终的分类精度在10%小训练样本情况下均有提高,证明了在保证分类精度,且还可以做到精度有所提升的前提下,合理增加光谱维数的输入可以应对小样本情况,能够很好地解决高光谱遥感数据标签少、手工难的当今难题。
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