【摘 要】
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现如今高光谱图像分类广泛应用于遥感图像的分析.高光谱图像像素级分类是利用高光谱图像的主要特点——丰富的光谱信息,对地面物体进行逐像素的高精度类别划分.通过对高光谱遥感图像独特的高光谱信息分析,从算法研究方面,对目前高光谱图像的像素级分类的研究进展和对今后的研究方主要从辅助方法、机器学习方法、深度学习方法三个方面总结高光谱图像分类领域的研究现状.未来高光谱分类算法的发展方向将更好的结合高光谱图像的特性,形成完整的深度学习系统.
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院 辽宁沈阳 110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳 110159
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现如今高光谱图像分类广泛应用于遥感图像的分析.高光谱图像像素级分类是利用高光谱图像的主要特点——丰富的光谱信息,对地面物体进行逐像素的高精度类别划分.通过对高光谱遥感图像独特的高光谱信息分析,从算法研究方面,对目前高光谱图像的像素级分类的研究进展和对今后的研究方主要从辅助方法、机器学习方法、深度学习方法三个方面总结高光谱图像分类领域的研究现状.未来高光谱分类算法的发展方向将更好的结合高光谱图像的特性,形成完整的深度学习系统.
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