小样本下基于空谱特征增强的高光谱图像分类

摘要

针对小样本下基于深度学习的高光谱图像分类方法精度不高的问题,本文提出一种基于空谱特征增强残差网络的高光谱图像分类方法。该方法利用三维卷积核同时提取高光谱图像的空间和光谱特征。同时,在普通三维卷积神经网络结构前加入空间和光谱特征增强的残差网络模块,通过恒等映射保留高光谱原始信息的同时用较少的参数增强网络的信息流,并且在构造更深层网络的同时避免了梯度消失的问题。实验表明:本文方法能充分利用高光谱图像的空间和光谱特征,在印第安纳森林数据集、帕维亚大学数据集上分别能够取得99.29%、99.74%的总体分类精确度,提高了小样本下的分类精度。