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摘要
本发明提出了一种基于可分离卷积和硬阈值函数的高光谱波段选择方法,解决了高光谱图像波段选择性能不佳、分类精度差及耗时长的问题。实现步骤为：输入高光谱图像；产生训练与测试样本；构建包含波段选择层、空谱联合信息和分类器的卷积神经网络；通过训练得到优化后的卷积神经网络；利用训练后的基于波段选择的卷积神经网络对高光谱图像进行分类。本发明通过构建基于波段选择的卷积神经网络,在网络结构中搭建基于可分离卷积和硬阈值函数的波段选择层,实现了波段选择及分类一体化,克服了因二者分离导致的分类精度低、速度慢的问题。利用网络特征学习能力,提高了波段选择性能和分类精度。在军事、民用、农业、生态等领域有着广泛的应用。
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