I detta dokument, en ny dual-channel convolutional neural network (DC-CNN) ram föreslås för exakt spektral-spatial klassificering av hyperspektral bild (HSI). I detta ramverk används endimensionella CNN (1D CNN) för att automatiskt extrahera hierarkiska spektralfunktioner och tvådimensionella CNN (2D CNN) appliceras för att extrahera hierarkiska rymdrelaterade funktioner, och sedan används en softmax regressionsklassificering för att kombinera spektral- och rumsliga funktioner tillsammans och förutsäga klassificeringsresultat så småningom. För att lösa problemet med de begränsade tillgängliga utbildningsproven i HSI föreslår vi en enkel metod för dataförstärkning som är effektiv och ändamålsenlig för att förbättra HSI-klassificeringsnoggrannheten. För jämförelse och validering testar vi den föreslagna metoden tillsammans med tre andra djupinlärningsbaserade HSI-klassificeringsmetoder på två HSI-datauppsättningar i verkligheten. Experimentella resultat visar att vår DC-CNN-baserade metod överträffar de senaste metoderna med stor marginal.
I REF, Zhang et al. Föreslog en tvåkanalig konvolutionell neural nätverk-baserade spektral-spatial klassificering ram; i denna artikel, en endimensionell CNN tillämpas för att extrahera hierarkiska spektral funktioner och en tvådimensionell CNN används för att extrahera hierarkiska rumsliga funktioner, då en softmax regression klassificerare används för att kombinera spektral och rumsliga funktioner tillsammans och förutsäga klassificeringsresultat.
Spectral-spatial classification of hyperspectral imagery using a dual-channel convolutional neural network
{'venue': None, 'journal': 'Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}