基于三维卷积神经网络与超像素分割的高光谱分类

• 作者: 国强 彭龙
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 高光谱数据 超像素分割 模糊聚类 三维卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 56-63
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.2210001

摘要

高光谱遥感数据具有详细的地物光谱与空间信息.针对高光谱数据空间信息在以往分类方法中未得到充分利用而导致鲁棒性与分类精度较低的问题,提出了一种改进的超像素分割与三维卷积神经网络分类方法.该方法首先通过超像素分割与模糊聚类对高光谱遥感数据进行区域分割,再使用三维卷积神经网络对得到的区域分割结果与高光谱数据形成的空-谱联合数据进行训练与分类.通过对空间区域进行划分融合,所提方法提升空间信息在分类中的作用,减小"同物异谱"现象对分类的影响,同时引入三维卷积神经网络对空-谱联合数据进行训练与分类,提升了高光谱分类精度.所提方法在Pavia University和Salinas数据集的总体准确率为97.53％和98.48％,与各对照实验相比,具有更为良好的分类效果,验证了所提方法的有效性.