公开(公告)号：CN106529458A

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201610969604.6

申请日：2016-10-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周喜川 ,  李胜力 ,  徐琅 ,  唐坊 ,  胡盛东 ,  刘书君 ,  张新征

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/0063 ,  G06K9/6277

Abstract: 本发明涉及一种面向高光谱图像的深度神经网络空间谱分类方法，属于深度学习及高光谱遥感图像分类技术领域。在该方法中，使用分组的空间谱特征作为输入，根据输入的分组特性，在深度神经网络的第一层的优化目标中加入正则化项，实现对空间谱特征的提取与波段选择。该方法兼顾了深度置信网络的算法特性，也考虑了空间信息的特点，对每个波段的空间分组单独处理，不同于深度卷积网络的卷积核中参数是相同的；该算法能够自动衰减那些对分类作用较小的波段的权值，做到自适应特征提取与波段选择，能够取得比经典深度置信网络更好的分类准确率，具有广阔的应用前景。