基于深度学习的高光谱遥感影像分类

从传统高光谱遥感影像分类的不足出发,提出一种空-谱信息与深度学习相结合的影像分类方法。利用深度学习的常用模型—深度置信网络(DBN)对高光谱影像进行了基于空-谱特征的分类。首先利用主成分分析(PCA)对原始影像进行降维,再对主成分图影像块内的所有像素按照窗口大小进行重组,并用排序的方法堆栈融合为空-谱特征。最后利用得到的空-谱特征作为DBN的输入对高光谱影像进行分类。通过在2组高光谱数据上进行试验,并与传统的分类算法进行比较,发现本文方法能较好地提高分类精度。