一种基于变分自编码器的高光谱图像分类方法

• 作者: 徐朋磊 薛朝辉 车子杰
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 高光谱遥感 影像分类 变分自编码器 马尔可夫随机场
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 专栏·高分辨率遥感影像处理与资源环境监测分析
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TP75
• 字数: 3760字
• 语种: 中文

摘要

深度学习可以有效表达影像的深层特征,在遥感图像处理特别是在分类方面取得了良好的效果.提出了一种基于变分自编码网络的高光谱遥感影像深度学习分类方法,该方法利用变分自编码器进行无监督训练,用分类层替换解码层,输入训练样本进行分类网络的微调,最后在分类器预测的类别概率图基础上使用条件迭代模型求解马尔可夫随机场,对分类结果进行优化.在两幅通用高光谱数据集上进行分类实验,结果表明基于变分自编码器的高光谱遥感影像分类方法取得了优于其它方法的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛朝辉	河海大学地球与科学工程学院	3	10	2.0	3.0
2	徐朋磊	河海大学地球与科学工程学院	1	0	0.0	0.0
3	车子杰	河海大学地球与科学工程学院	1	0	0.0	0.0