基于三维全卷积神经网络的高光谱图像分类

摘要

三维空间滤波能够同时利用光谱和空间信息提取图像中的光谱和空间特征,提高高光谱图像(hyperspectral image,HSI)的分类性能.本文提出了一种用于HSI分类的三维全卷积神经网络(3D Fully convolutional neural network,3D-FCNN)框架.该框架能够在不需要任何数据预处理及后处理的情况下有效地提取高光谱特征,实现对地物类型的分类.在Indian Pines高光谱数据集上进行的实验表明,与支持向量机、浅层神经网络及其他卷积神经网络算法相比,所提出的框架在总体分类能够有效提高高光谱图像的分类精度.