一种基于DBN的高光谱遥感图像分类方法

发布时间：2017-09-19 15:30

  本文关键词：一种基于DBN的高光谱遥感图像分类方法

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【摘要】：高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一。对高光谱数据进行提特征提取是进行地物分类的有效方法。深度学习是机器学习研究中的新领域,它多隐层的多层感知器结构使其能够学习到对数据有更本质的刻画的特征,在图像分类和可视化领域取得了更好的成绩。深度置信网(deep belief network,DBN)是深度学习网络中常见的模型。利用高光谱数据的高维特性,搭建基于DBN的高光谱图像分类模型,结合高光谱数据的空间结构对地物进行分类。实验表明,基于DBN的高光谱图像分类方法可以得到更好的分类效果。
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;
【关键词】： 高光谱图像 深度学习 深度置信网 DBN模型
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感图像结合了光学成像技术和光谱技术。光谱成像仪获取空间成像的同时,对每一个像素又可获得几十乃至几百个波段的光谱值。高光谱图像有信息量大、光谱分辨率高的特点,这使其地物分类能力得到了很大的提高[1]。遥感图像分类的方法大致分为两类:一种是基于匹配的

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本文编号：882431