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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于空譜聯合特征的高光譜圖像分類方法

基于空譜聯合特征的高光譜圖像分類方法

2021-05-28 | pdf | 2.42 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對高光譜圖像特征利用不足的問題,提出了一種新的基于空譜聯合特征的高光譜圖像分類方法。該方法首先利用主成分分析( Principal component Analysis,PCA)和線性判別分析( Linear Discriminant Analysis,LDA)對高光譜圖像進行組合降維;其次引入 Gabor核,設計了一種基于 Gabor核的卷積( Local gabor convolutional,LGC)層;最后基于LGC層設計了一個新的卷積神經網絡( Local gabor Convolutional Neural Network, LGCNN)進行分類。在 Indian Pines和 Salinas scene數據集上對所提方法進行驗證,并將其與其他經典分類方法進行比較。實驗結果表明,該方法不僅能大幅度減少可學習的參數,降低模型復雜度,而且具備較好的分類性能,其總體精度達到99%,平均分類精度達到98%以上, Kappa系數達到98%以上。

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