基于CNN的高光谱影像空谱分类方法

摘要

本文设计了一种改进的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型用于高光谱影像分类，该模型能够直接将高光谱影像数据立方体作为输入特征，不需要预先降维处理，且能够综合利用光谱和空间特征进行分类处理。实验结果表明，基于改进的CNN模型的高光谱影像分类方法比传统SVM、1D—CNN和PCA＋CNN等方法的分类精度更高。