论文摘要
针对高光谱图像存在维数"灾难"、特征以及空间信息利用不足的问题,结合深度学习、流形学习及多尺度空间特征的最新进展,提出了一种TSNE和多尺度稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。利用TSNE算法对高光谱图像进行降维,再对每个像元的邻域进行多尺度空间特征提取,利用加入空谱联合信息的像元训练稀疏自编码网络模型并通过softmax分类器进行分类,减少计算复杂度,提高分类精确度。通过对Indian Pines及Pavia University两组数据进行实验,结果表明,提出的算法与其他五种算法相比分类效果更好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董安国,张倩,刘洪超,梁苗苗
关键词: 高光谱图像,深度学习,多尺度空间特征,流形学习
来源: 计算机工程与应用 2019年21期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 长安大学理学院,江西理工大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金（No.41601437,No.41571346,No.11201438）
分类号: TP751
页码: 177-182+219
总页数: 7
文件大小: 2607K
下载量: 512
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