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基于深度学习的高光谱图像融合分类技术研究
基于深度学习的高光谱图像融合分类技术研究
摘要：高光谱图像是一种获取地面物体光谱信息的重要手段，广泛应用于农业、环境监测、城市规划等领域。然而，由于高光谱图像数据量庞大且维度高，传统的分类方法难以处理这种数据。本文提出了一种基于深度学习的高光谱图像融合分类技术，通过对高光谱图像进行降维和特征提取，并利用深度学习模型进行分类，实现了高光谱图像的有效分类。实验结果表明，所提出的方法具有较高的分类准确性和鲁棒性。
关键词：高光谱图像；深度学习；降维；特征提取；分类技术
1.引言
高光谱图像是在可见光波段和红外波段获取大量连续光谱特征的遥感图像，具有很强的信息丰富性和波谱分辨力。在土地利用分类、植被覆盖变化分析、水体污染监测等领域有着广泛的应用。然而，高光谱图像数据的维度高和数据量庞大，给分类分析带来了巨大挑战。为了解决这一问题，深度学习技术被引入到高光谱图像处理中。
2.相关工作
传统的高光谱图像分类方法主要包括特征提取和分类器构建两个步骤。常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。然而，这些方法无法充分挖掘高光谱图像的空间和光谱信息，分类效果较差。为此，深度学习技术逐渐应用到高光谱图像分类中。
3.高光谱图像融合分类技术
3.1高光谱图像降维
由于高光谱图像数据维度高，对计算资源和存储空间的要求较高。因此，在高光谱图像分类之前，首先需要对高光谱图像进行降维处理。常见的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。本文采用PCA方法对高光谱图像进行降维，降低了图像维度，同时保留了图像中的主要信息。
3.2高光谱图像特征提取
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络实现机器学习的技术，具有很强的特征提取能力。本文利用卷积神经网络（CNN）提取高光谱图像的特征。通过多次卷积和池化操作，可以从图像中提取出重要的空间和光谱特征。
3.3高光谱图像分类
在高光谱图像分类中，本文采用了支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种常用的分类方法，具有较高的分类准确性和鲁棒性。通过对提取的特征进行训练，可以建立起高光谱图像的分类模型。
4.实验与结果
本文选取了一组高光谱图像数据进行实验验证。首先，对高光谱图像进行降维处理，然后利用卷积神经网络提取特征，最后通过支持向量机进行分类。实验结果表明，所提出的方法在高光谱图像分类中具有较高的分类准确性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于深度学习的高光谱图像融合分类技术。通过对高光谱图像的降维和特征提取，利用深度学习模型进行分类，实现了高光谱图像的有效分类。实验结果表明，所提出的方法在高光谱图像分类中具有较高的分类准确性和鲁棒性。未来，可以进一步研究不同深度学习模型在高光谱图像分类中的应用，并优化分类方法，提高分类的准确性和效率。
参考文献：
[1]李天明,刘啸,高德涛.基于光谱特征与纹理特征融合的高光谱图像分类研究[J].科学导报,2019,37(3):367-375.
[2]曾浩男,梅雪山,玉晶,等.基于深度学习的高光谱图像分类方法研究综述[J].传感技术学报,2017,30(8):1058-1070.
[3]LiD,LiX,HuangH,etal.Spectral-spatialclassificationofhyperspectralimagerywith3Dconvolutionalneuralnetwork[C]//IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium.IEEE,2017:1057-1060.