一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法，包括获取待分类的高光谱遥感图像；利用主成分分析法进行光谱降维；根据光谱信息量将降维后的高光谱遥感图像中的光谱带沿通道中间向通道两侧由高到低排列；根据光谱带含有的光谱信息量对光谱带赋予对应的权重；对光谱带中每个像素点取一个固定空间大小的立方体数据，利用3维卷积根据立方体数据提取光谱‑空间特征，再利用2维卷积进行光谱信息的融合，得到最终的特征图；采用协方差池化方法，从特征图中提取二阶信息，输出特征向量；将特征向量输入至三层全连接网络得到预测分类结果。本发明结合了3维和2维卷积的优点，实现了在低训练样本下对高光谱遥感图像的准确分类。