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发明公开
一种融合栈式自编码网络与CNN的高光谱影像分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN115471737A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202110568917.1

申请日：2021-05-25

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 郭交 , 李仪邦 , 李恒辉 , 秦立峰

IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于融合栈式自编码网络与CNN的高光谱遥感影像分类方法，步骤有：（1）对高光谱遥感影像进行高斯预滤波；（2）对栈式自编码网络进行逐层贪婪式预训练，完成编码网络的初始化；（3）将编码网络与CNN网络连接，并进行分类训练，实现整体网络的微调（Fine‑Tuing），对编码器网络和CNN网络进行同时调优，优化网络的整体效果，提高分类精度。本发明融合了自编码网络与CNN网络的优点，改变了传统的“先降维，后分类”的两步独立过程，将数据降维过程与数据分类的过程进行合并，简化了高光谱遥感影像分类的工作流程，在高光谱遥感影像分类的过程中取得了较优的精度，为高光谱遥感影像分类工作提供了一种新思路。

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