| 基于多尺度卷积神经网络的高光谱图像分类算法 |
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| 引用本文： | 齐永锋, 陈静, 火元莲, 李发勇. 基于多尺度卷积神经网络的高光谱图像分类算法[J]. 红外技术, 2020, 42(9): 855-862. |
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| 作者姓名： | 齐永锋 陈静 火元莲 李发勇 |
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| 作者单位： | 西北师范大学 计算机科学与工程学院,甘肃 兰州 730070;西北师范大学 物理与电子工程学院,甘肃 兰州 730070 |
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| 基金项目： | 甘肃省高等学校科研项目;甘肃省科技计划 |
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| 摘 要： | 为了提高高光谱图像的分类精度,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的高光谱图像分类算法.首先,利用等距特征映射算法处理高光谱数据,以挖掘数据的非线性特性,保持数据点的内在几何性质;然后,构建以标记像元为中心的训练图像块,训练多尺度卷积神经网络;最后,利用softmax分类器预测测试像元的标签.提出的方法在Indian Pines、University of Pavia和Salinas scene高光谱遥感数据集上进行分类实验,并与CNN、R-PCA CNN、CNN-PPF、CD-CNN等算法进行性能比较.实验结果表明,在3个数据集上提出的方法的总体识别精度分别达到98.51％、98.64％和99.39％,与CNN算法相比分别提高了约8.35％、6.37％和7.81％.本文提出的方法无论是在分类精度还是Kappa系数上都优于另外4种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法.
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| 关 键 词： | 高光谱图像 等距特征映射 多尺度卷积神经网络 分类 |
Hyperspectral Image Classification Algorithm Based on Multiscale Convolutional Neural Network |
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| QI Yongfeng, CHEN Jing, HUO Yuanlian, LI Fayong. Hyperspectral Image Classification Algorithm Based on Multiscale Convolutional Neural Network[J]. Infrared Technology , 2020, 42(9): 855-862. |
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| Authors: | QI Yongfeng CHEN Jing HUO Yuanlian LI Fayong |
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