基于大数据的高光谱图像分类算法

为解决图像分类精准度较低问题，提出基于卷积神经网络的高光谱图像分类算法。利用虚拟化样本降低分类难度，通过标准化均值差法加强凸显每个像素间曲线波动特征。构建光谱特征提取模型，通过卷积神经网络建立分类处理模型并确定整体分类流程，实现光谱图像的分类。实验结果表明，在同种数据集下，所提算法的分类精准度较为理想。且在训练样本较少的情况下，其应用效果也较好，能够为高光谱图像深入处理提供可靠的理论基础。