一种高光谱影像无监督自适应分类方法

摘要

本发明公开了一种高光谱影像无监督自适应分类方法，包括：S1、选择两个地物类别相同但分布不同的高光谱场景图像；S2、根据高光谱影像的特点构建以卷积神经网络为基础的深度学习网络模型作为特征提取器、分类器、域判别器；S3、交替训练分类器和特征提取器，直到域判别器不能正确区分两个域，判别过程通过采用深层特征和风格特征两部分的内容将源域和目标域进行对齐；S4、用训练好的特征提取器和分类器对目标域分类，得到分类结果图。本发明采用深度神经网络搭建特征提取器用于提取特征，并且同时构建分类器和域判别器；利用深层特征对齐和风格特征对齐两方面的内容减小两个域的差异，一定程度上缓解了跨域分类中的特征对齐难题。