基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法

摘要

基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法，属于高光谱数据分类技术领域。本发明是为了解决现有对蕴含非线性特征的高光谱数据进行分类的方法存在分类精度低的问题。它首先对高光谱原始数据进行处理获得高光谱原始数据的光谱特征向量和空间特征信息；再对所述光谱特征向量和空间特征信息进行整合；由高光谱整合数据确定标记样本，并由标记样本中选择训练样本和测试样本；使用训练样本对构成深层网络的多层限制玻尔兹曼机进行预训练；使用训练样本对多层限制玻尔兹曼机构成的网络进行有监督学习；将测试样本输入微调后的多层限制玻尔兹曼机构成的网络，实现高光谱遥感数据的分类。本发明用于高光谱遥感数据的分类。