【摘 要】
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高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱
【基金项目】
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林业公益性行业科研专项(21504307)资助
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高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,因而丢失了大量的复杂、有效信息;卷积神经网络(CNN)虽然可以自动提取空间光谱特征,在保留图像空间信息的同时,简化网络模型,但是,随着网络深度增加,网络分类产生退化现象,而且网络间缺乏相关信息的互补性,从而影响分类精度。该工作引入CNN自动提取空间光谱特征,并且针对CNN深度增加所导致的
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