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基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类
基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类
摘要：高光谱图像分类是近年来遥感图像处理中的研究热点之一。为了提高分类准确率，本文提出了一种基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类方法。首先，我们从高光谱图像中提取多种特征，包括空间特征、频域特征和光谱特征。其次，针对高光谱图像中特征之间的冗余和噪声，引入了改进的自编码技术来进行特征降维和去噪。最后，使用支持向量机（SVM）算法对降维后的特征进行分类。
关键词：高光谱图像分类，特征提取，自编码，支持向量机
1.引言
高光谱图像具有丰富的光谱信息，具有更好的谱分辨能力，可以捕捉到材料的细微差异。因此，高光谱图像广泛应用于农业、环境监测、地质勘察等领域。高光谱图像分类是高光谱图像处理中的重要任务之一，其目标是将高光谱图像中的每个像素标记为相应的类别。
2.相关工作
高光谱图像分类的研究已经有很多成果。传统的方法主要侧重于光谱特征提取和分类算法的应用。例如，使用主成分分析（PCA）方法进行降维，然后使用最近邻（KNN）算法进行分类。然而，这种方法只考虑了光谱信息，忽略了空间和频域信息，导致分类准确率较低。
3.方法介绍
本文提出了一种基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类方法。具体步骤如下：
3.1特征提取
为了充分利用高光谱图像中的信息，我们从不同角度提取多种特征。首先，提取空间特征，包括像素的灰度值以及像素与邻域像素之间的关系。其次，提取频域特征，使用傅里叶变换将高光谱图像转换到频域中，提取频域特征。最后，提取光谱特征，通过选择高光谱图像中的部分波段进行特征提取。
3.2改进自编码
由于高光谱图像中存在冗余和噪声，我们引入了改进的自编码技术来进行特征降维和去噪。自编码是一种无监督学习方法，可以自动学习输入数据的表示。我们使用改进的自编码网络来降低特征的维度，并去除冗余和噪声。
3.3分类算法
在降维后的特征上，我们使用支持向量机（SVM）算法进行分类。SVM是一种常用的分类算法，具有较好的泛化性能。
4.实验结果与分析
为了验证提出方法的有效性，实验使用了多个公开数据集进行测试。实验结果表明，与传统方法相比，基于多特征和改进自编码的方法在高光谱图像分类中具有更好的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类方法。通过使用多种特征和改进自编码，在提高分类准确率的同时，减少了特征的维度和去除了噪声。实验证明了该方法的有效性。在未来的研究中，我们将进一步探索多特征的选择和优化自编码网络的结构，以进一步提高高光谱图像分类的性能。
参考文献：
[1]JiaG,MaY,ZhangM,etal.HyperspectralImageClassificationusingDeepFeatureFusionandMulti-LevelAttentionNetwork.RemoteSensing,2021,13(2):228.