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基于光谱分割与同质区域检测的高光谱图像地物分类方法

摘要

本发明公开了一种基于光谱分割与同质区域检测的高光谱图像地物分类方法,其实现步骤为:构建同质区域检测模块、特征提取子网络簇、特征融合模块;构建高光谱分类模型;生成训练集;训练高光谱分类模型;对待分类的像素进行地物分类。本发明构建同质区域检测模块用于修正输入高光谱图像块,使用光谱分割策略对修正的图像块沿光谱维度分割,构建并训练多个并行的特征提取子网络,进行特征融合并得到分类结果,具有高光谱图像分类精度高的优点,可用于农业生态监测,地质探测等领域的地物目标识别。

著录项

  • 公开/公告号CN112308152B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023.04.28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202011207567.8

  • 申请日2020.11.03

  • 分类号G06V10/80(2022.01);G06V10/764(2022.01);G06V10/40(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/08(2023.01);

  • 代理机构陕西电子工业专利中心 61205;陕西电子工业专利中心 61205;

  • 代理人田文英;王品华

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2023-09-08 19:14:30

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