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基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类
标题：基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类
引言：
高光谱遥感影像的分类一直是遥感图像处理领域的研究热点之一。传统的分类方法通常将高光谱信息与空间信息进行结合，以获取更准确的分类结果。最近，深度学习方法在高光谱遥感影像分类中取得了显著的成果。本文提出了一种基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类方法，旨在进一步提高分类准确性。
方法：
1.数据预处理：首先，对高光谱遥感影像进行去噪处理，以消除图像噪声对分类结果的不利影响。然后，对图像进行辐射校正和大气校正，以获得更准确的光谱特征。最后，对预处理后的影像进行均匀采样，以减少计算量。
2.Multi-CNN空间特征提取：构建多个卷积神经网络（CNN），每个CNN对输入的高光谱遥感影像进行特征提取。为了提取空间特征，每个CNN的输入还包括当前像素点周围的邻域信息。通过在每个CNN中使用深度可分离卷积层和残差模块，能够更有效地提取和学习空间信息。为了提高特征的鲁棒性，还采用了数据增强技术，如平移、旋转和翻转等。
3.特征融合和分类：将每个CNN提取得到的特征进行融合，可以采用简单的特征级融合方法，如拼接或求和操作。将融合后的特征输入至全连接神经网络（FCN）进行分类。为了降低过拟合和提高泛化性能，还将采用Dropout和批标准化等技术。
实验与结果：
本文将所提出的方法与传统的分类方法和其他深度学习方法进行了比较实验，使用了经典的高光谱遥感影像数据集进行训练和测试。实验结果表明，所提出的基于Multi-CNN空间特征提取的方法在分类准确性上优于传统方法和其他深度学习方法。具体而言，分类精度提高了X%，与其他方法相比，表现出更好的泛化能力和鲁棒性。
讨论与分析：
本文提出的基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类方法在分类准确性上取得了显著的提高，并且具有良好的泛化能力和鲁棒性。这一方法利用深度学习方法充分挖掘了高光谱遥感影像中的空间特征，从而提高了分类精度。此外，通过数据增强和特征融合等技术的引入，还能够进一步提高分类结果的稳定性。
结论：
本文提出了一种基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类方法，通过充分利用深度学习方法提取类别特征，并充分挖掘高光谱遥感影像中的空间特征，取得了显著的分类准确性。该方法在高光谱遥感影像分类领域具有重要的应用价值，并有望在遥感图像处理领域得到更广泛的应用。