基于超像素分割与卷积神经网络的高光谱图像分类
摘要
针对卷积神经网络（CNN）在分类高光谱图像时空-谱特征利用率不足和分类效率低的问题，提出基于超像素分割与CNN的高光谱图像分类方法。首先利用主成分分析（PCA）提取图像的前12个成分后对前3个主成分进行滤波，对滤波后的3个波段进行超像素分割；然后将样本点映射到超像素内，使其以超像素而不是像素为基本的分类单元；最后利用CNN进行图像分割。在两个公共的数据集WHU-Hi-Longkou和WHU-Hi-HongHu上进行实验，实验结果表明，相比仅利用光谱信息的方法，融合空-谱特征信息的方法的精度得到提升，在两个数据集上的分类精度分别达99.45%和97.60%。
引用本文（GB/T 7714）
陈如俊 Chen Rujun, 普运伟 Pu Yunwei, 吴锋振 Wu Fengzhen, 等. 基于超像素分割与卷积神经网络的高光谱图像分类[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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