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公开时间：2020-07-31
摘要:
本发明提供一种高光谱影像小样本分类方法及装置，属于遥感图像处理与应用技术领域。该分类方法包括：输入高光谱影像；利用形态学属性剖面算法构造高光谱影像的形态学属性剖面；在高光谱影像的形态学属性剖面中，选取待分类像素设定邻域范围内的数据立方体作为该像素的形态学属性剖面立方体，进而得到高光谱影像的形态学属性剖面立方体；根据高光谱影像的形态学属性剖面立方体得到高光谱影像的特征向量；将高光谱影像的特征向量输入预先训练好的分类模型完成高光谱影像分类。本发明通过构建高光谱影像的形态学属性剖面立方体能充分利用高光谱影像中的空谱联合信息，为后续分类过程提供丰富的特征信息源，从而能在小样本条件下获得较高的分类精度。xa0xa0
公开时间：2020-08-07
摘要:
本发明提供一种基于深度多视角学习的高光谱影像分类方法及装置，属于遥感图像处理与应用技术领域。该分类方法包括：对训练样本集中每个无标记样本构建至少两个不同的视角，利用得到的训练样本集中所有无标记样本的多视角数据对深度残差网络模型进行训练；构建待分类样本集中每个样本的多视角数据，将每个样本的其中一个视角输入训练好的模型得到相应样本的特征向量，或者将待分类样本集中的每个样本或降维后的每个样本输入训练好的模型得到相应样本的特征向量，进而得到待分类样本集中所有样本的特征向量；将待分类样本集中所有样本的特征向量输入到预先训练好的分类模型中完成高光谱影像分类。该方法能提高高光谱影像在小样本条件下的分类精度。
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