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HSI-CNN:小样本高光谱遥感图像深度学习方法

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高光谱遥感图像光谱信息维度大,标注训练样本较少,深度学习如何在小样本数据上进行特征提取是一个关键问题.本文提出适合小训练样本的高光谱遥感图像分类框架HSI-CNN,减少模型参数数量的同时保持神经网络深度.首先,通过主成分分析方法进行图像模式不变性以及光谱通道贡献率分析,消除光谱冗余信息.其次,设计了适用于小样本高光谱遥感图像的全卷积神经网络结构,有效降低网络参数数量.提出三种HSI-CNN结构,并对不同结构进行了比较分析.在高光谱遥感数据集Pavia University以及Salinas上的实验结果表明,HSI-CNN能够利用少量训练样本有效地提取光谱特征信息,取得了较优的分类性能.

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来源
《第十七届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化国际会议（ChinaVRICVRV2017）》||1-6|共6页
会议地点郑州
作者
Shi Xiang-bin; 石祥滨; Zhong jiang; 钟健; Liu Cui-wei; 刘翠微; Liu Fang; 刘芳; Zhang De-yuan; 张德园;
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作者单位

中国计算机学会;

中国系统仿真学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
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中图分类
关键词
高光遥感图像; 分类处理; 深度学习; 卷积神经网络;

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