神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法

发布时间：2017-07-28 14:25

  本文关键词：神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法

  更多相关文章： 高光谱遥感影像降维 神经网络敏感性分析 子空间划分 差分进化 Ruck敏感性分析

【摘要】：高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该文将该方法运用于高光谱遥感影像降维中,通过子空间划分弱化波段之间的相关性,利用差分进化算法(DE)优化神经网络结构,采用Ruck敏感性分析方法剔除掉对分类贡献较小的波段,从而实现降维。最后,采用AVIRIS影像进行实验,所提算法相比其他相近的降维与分类方法能获得更高的分类精度,达到85.83%,比其他相近方法中最优方法高出0.31%。
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;
【关键词】： 高光谱遥感影像降维 神经网络敏感性分析 子空间划分 差分进化 Ruck敏感性分析
【基金】：中央高校基本科研业务费项目(2014B13214;2015B 26914) 十二五国家科技支撑计划项目(2015BAB07B03) 河海大学国家级大学生创新训练计划项目(201610294061)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感影像不同于一般的多光谱遥感影像,它除了能够表达地球表面的2维空间信息之外,还增加了1维的光谱信息,因此整个高光谱遥感影Twelfth Five-year Plan Period(2015BAB07B03),The NationalUndergraduate Training Program for Innovation andEntrepreneurship of H

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本文编号：584504