高光譜遙感圖像有幾十甚至上百個連續(xù)的光譜通道和豐富的空間結(jié)構(gòu)信息,但光譜信息有較高冗余性,圖像中判別性特征提取較困難。針對這兩個問題,本文重點研究波段選擇方法和利用深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)判別性特征去分類的方法,主要工作如下:（1）針對光譜信息冗余性高的問題,本文提出了基于局部潛能的聚類算法,去除原始波段中的冗余信息,選擇更具代表性波段。波段局部潛能思想考慮了波段間的差異性,能更好刻畫波段分布情況,并在提出的新排序規(guī)則中加入評價波段信息量的因素,使算法能發(fā)現(xiàn)更具代表性波段,特別是能發(fā)現(xiàn)具有豐富信息的邊界波段。該算法的有效性在三個不同數(shù)據(jù)集上得到證明。（2）針對現(xiàn)有基于空譜融合的深度網(wǎng)絡(luò),較少考慮不同鄰域的空譜信息融合,并存在網(wǎng)絡(luò)加深分類精度下降的問題。本文提出了基于多尺度空譜融合的深度殘差網(wǎng)絡(luò),采用多尺度輸入、多殘差塊的思想來融合多個鄰域的空譜信息,提取蘊含不同鄰域空譜信息的判別性特征。殘差塊中恒等映射的思想使模型在深層網(wǎng)絡(luò)中仍能保持較高分類精度。在三個不同數(shù)據(jù)集上,該網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果要優(yōu)于其他方法。（3）針對現(xiàn)有深度網(wǎng)絡(luò)較少考慮不同尺度特征間具有強(qiáng)互補和相關(guān)信息的問題,本文提出了多尺度深度中層特征... 

【文章來源】：沈陽航空航天大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

高光譜遙感圖像

圖 2.1 線性 SVM 示意圖以描述為在全部分類正確的情況下，最大化問題如公式(2.13)：stywxb10w21ii2wb..( ) min,束引進(jìn)拉格朗日乘子，這線性可分的最優(yōu)化14):0i12Nsty0yyxx21iNi1iiNi1ijijiNi1Nj1ij,,,...,..min() 情況，但是大多數(shù)情況下，由于噪聲或特異

{})iF xW是需要學(xué)習(xí)的殘差映射，在圖2.2 中有兩層卷積層，那么 FW(W x)21 ，其中 代表 relu 函數(shù)，這里為了符號簡單化省略了偏差 b。公式(2.17)中要求 F 和 x 必須是同一個維度才能夠進(jìn)行元素級相加，當(dāng) F和 x 不在一個維度的時候，殘差塊被定義為如下公式(2.18):yFxWWxis ( ,{}) (2.18)sW 用來改變 x 的維度，使 x 維度和 F 保持一致，sW 可以是使用 1×1 的卷積核來改變 x 的維度。圖 2.2 殘差塊結(jié)構(gòu)如圖 2.3 所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[7]基于紋理特征和形態(tài)學(xué)特征融合的高光譜影像分類法[J]. 王增茂,杜博,張良培,張樂飛.  光子學(xué)報. 2014(08)
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博士論文
[1]無監(jiān)督學(xué)習(xí)中聚類和閾值分割新方法研究[D]. 王駿.南京理工大學(xué) 2011
[2]復(fù)雜結(jié)構(gòu)的聚類學(xué)習(xí)及圖像分割研究[D]. 丁軍娣.南京航空航天大學(xué) 2008



本文編號：3227182