本文關(guān)鍵詞：高光譜遙感圖像空譜聯(lián)合分類方法研究

  更多相關(guān)文章： 深信度網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 特征提取 高光譜圖像分類

【摘要】：在遙感影像研究領(lǐng)域里,高光譜數(shù)據(jù)分類是一個(gè)熱點(diǎn)問題。近年來,在這個(gè)問題上涌現(xiàn)出很多研究方法,然而,大多數(shù)方法都是用淺層的方法提取原始數(shù)據(jù)的特征。將深度學(xué)習(xí)的方法引入高光譜圖像分類中,提出一種新的基于深信度網(wǎng)絡(luò)(DBN)的特征提取方法和圖像分類架構(gòu)用于高光譜數(shù)據(jù)分析。將譜域-空域特征提取和分類器相結(jié)合提高分類精度。使用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該分類器優(yōu)于當(dāng)前的一些先進(jìn)的分類方法。此外,本文還揭示了深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在高光譜圖像分類研究中具有的巨大潛力。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深信度網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 特征提取 高光譜圖像分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61402212)?國(guó)家科技支撐計(jì)劃“大型煤炭基地組合服務(wù)技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用示范”(2013BAH12F00)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言高光譜數(shù)據(jù)能同時(shí)提供空域和譜域信息[1-5],因此,高光譜數(shù)據(jù)具有廣泛的應(yīng)用。例如農(nóng)業(yè)、礦物學(xué)、監(jiān)測(cè)、天文學(xué)和環(huán)境科學(xué)[6-8]。對(duì)高光譜影像中每個(gè)像素進(jìn)行分類是應(yīng)用中需要解決的問題。由于分類的重要性,在最近的二十年中人們已經(jīng)研究出各種的分類方法。在高光譜數(shù)據(jù)分

【參考文獻(xiàn)】

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1 羅甫林;黃鴻;劉嘉敏;馬澤忠;;基于鑒別稀疏保持嵌入的高光譜影像地物分類[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年01期

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【共引文獻(xiàn)】

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1 樊存佳;汪友生;王雨婷;;一種改進(jìn)的CHI文本特征選擇方法[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2016年11期

2 黃鴻;鄭新磊;羅甫林;;融合加權(quán)均值濾波與流形重構(gòu)保持嵌入的高光譜影像分類[J];光子學(xué)報(bào);2016年10期

3 王扣準(zhǔn);黃睿;;利用EMAP與多項(xiàng)式網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類[J];電子測(cè)量技術(shù);2016年07期

4 李新國(guó);黃曉晴;;一種基于DBN的高光譜遙感圖像分類方法[J];電子測(cè)量技術(shù);2016年07期

5 楊桄;張?bào)汴?何高攀;黃俊華;;基于非下采樣變換融合的高光譜異常檢測(cè)[J];自動(dòng)化與儀器儀表;2016年06期

6 吳一全;周楊;龍?jiān)屏?;基于蜂群優(yōu)化投影尋蹤的高光譜小目標(biāo)檢測(cè)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年06期

7 李鐵;孫勁光;張新君;王星;;高光譜遙感圖像空譜聯(lián)合分類方法研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年06期

8 陳彥彤;徐偉;樸永杰;陳娟;;基于快速視網(wǎng)膜局部特征的遙感圖像目標(biāo)識(shí)別[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年04期

9 胡發(fā)煥;董增文;匡以順;;基于機(jī)器視覺的臍橙品質(zhì)在線分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2016年03期

10 周勝明;曲建嶺;高峰;王小飛;;基于HE-SVDD的航空發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)識(shí)別[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年02期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 LI Xiaohui;ZHANG Jing;LI Chuanrong;LIU Yi;LI Ziyang;ZHU Jiajia;ZENG Xiangzhao;;Study on the quality evaluation metrics for compressed spaceborne hyperspectral data[J];Instrumentation;2015年01期

2 趙春暉;李曉慧;王玉磊;;高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)研究進(jìn)展[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2014年08期

3 譚熊;余旭初;秦進(jìn)春;魏祥坡;;高光譜影像的多核SVM分類[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2014年02期

4 趙春暉;李曉慧;田明華;;采用主成分量化和密度估計(jì)期望最大聚類的高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)[J];光子學(xué)報(bào);2013年10期

5 趙春暉;李曉慧;朱海峰;;空間4-鄰域稀疏表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2013年09期

6 譚熊;余旭初;張鵬強(qiáng);余岸竹;黃偉杰;;一種基于模糊混合像元分解的高光譜影像分類方法[J];測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào);2013年03期

7 盛釗;高鑫;;多波段遙感影像變化檢測(cè)中差異影像構(gòu)造研究[J];電子測(cè)量技術(shù);2013年04期

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9 練秋生;趙陽(yáng);;基于空間-光譜字典的不完備高光譜圖像重構(gòu)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年01期

10 趙春暉;齊濱;;基于模糊核加權(quán)C-均值聚類的高光譜圖像分類[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2012年09期

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本文編號(hào)：869569