基于最大投票融合的高光谱影像半监督分类.pptx
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基于最大投票融合的高光谱影像半监督分类.pptx
,目录PartOnePartTwo算法原理算法流程算法优势算法应用场景PartThree高光谱影像分类原理半监督分类方法半监督分类的优势半监督分类的应用场景PartFour应用背景和意义应用方法和流程应用效果和优势应用前景和展望PartFive实验数据和实验环境实验过程和实验方法实验结果和数据分析结果对比和分析PartSix研究结论和贡献研究局限和不足研究展望和未来工作THANKS
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基于伪标签深度学习的高光谱影像半监督分类摘要:高光谱影像的分类问题一直是遥感领域研究的热点之一。然而,在真实应用中,往往由于航拍成本等原因无法获得完整的标记数据,这就使得监督学习模型的应用受到非常大的限制。半监督学习是一种能够利用少量标记数据,同时也能充分利用大量未标记数据的方法。本文提出一种基于伪标签的深度半监督学习方法,应用于高光谱影像分类中。通过算法的迭代训练可以逐渐提升分类精度,同时也可以有效地减少标记数据的量化,降低了数据采集成本。本文对该方法进行了实验验证,结果表明本方法在高光谱影像分类中具有
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基于谱-空-纹特征融合的高光谱影像分类方法基于谱-空-纹特征融合的高光谱影像分类方法摘要:高光谱影像分类是一项关键的遥感应用任务,其目标是将高光谱数据准确地分成多个类别。然而,由于高光谱数据具有高维度和细微差异,传统的分类方法往往面临着挑战。为了提高高光谱影像分类的准确性和鲁棒性,本文提出了一种基于谱-空-纹特征融合的分类方法。该方法结合了谱特征、空间特征和纹理特征,利用多层神经网络进行特征融合和分类。实验结果表明,所提出的方法在高光谱影像分类任务中具有卓越的性能。关键词:高光谱影像分类,特征融合,谱特征