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发明公开
基于深度学习的多特征融合高光谱遥感地物分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN111738052A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010283627.8

申请日：2020-04-13

申请人： 上海海洋大学

发明人： 韩彦岭 , 刘业琨 , 周汝雁 , 杨树瑚 , 王静 , 张云 , 洪中华

IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多特征融合高光谱遥感地物分类方法，该方法可应用于高光谱遥感地物图像分类，解决了高光谱图像分类中标签样本不足和不同层次特征没有得到充分利用的弊端，具体如下：从原始高光谱遥感图像中选取各类别标签样本，并将样本标记为训练样本和测试样本；对训练样本进行预处理将其复制为相同的多份，并输入卷积神经网络的不同卷积层中以得到更多的样本；将卷积神经网络中层和高层的特征在全连接层中进行融合以得到不同层次的特征信息；获得训练的特征后对测试样本进行分类。