基于深度信念网络的高光谱影像森林类型识别

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：FlyingBird173

【摘要】

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森林类型分类对森林生态系统管理起重要作用,高光谱影像由于波段多,传统方法先对其进行特征选择或特征提取进行降维处理,再进行图像分类,一定程度影响森林类型识别精度.深度信念网络是一种半监督学习方法,可将高光谱所有波段作为深度信念网络的输入,从而避免降维处理.论文利用深度信念网络对泉州市德化县西部8个乡镇进行森林类型识别研究.基于HJ/1A高光谱图像与二类调查数据,利用Python语言实现高光谱影像森林

【作者】

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罗仙仙许松芽肖美龙严洪陈正超

【机构】

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泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,泉州师范学院教育科学学院,泉州市林业局森林资源管理站,福建省林业调查规划院,中国科学院遥感与数字地球研究所

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

HJ/1A高光谱影像深度信念网络森林类型光谱特征 HJ/1A hyperspectral imageDeep Belief Network (DBN)fo

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2016YFB0500304),泉州市科技计划(2016N057),王宽诚德意志学术交流中心博士后奖学金(91551268)

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