结合未标签样本和CNN的高光谱遥感图像分类

作者：韩彦岭; 高仪; 王静^*; 张云; 洪中华

来源：遥感信息, 2020, 35(05): 19-30.

• 高光谱图像分类
• 空谱特征
• 灰度共生矩阵
• 三维卷积神经网络
• 未标签样本

针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)需求的训练样本量多,而高光谱图像中存在大量的未标签样本未得到充分利用的问题,文章充分挖掘标签样本及其近邻的未标签样本的空谱信息,提出了一种基于灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)和三维卷积神经网络的空谱特征联合训练的高光谱图像分类方法。首先,通过灰度共生矩阵提取高光谱图像的纹理特征;然后,利用相关性分析剔除近邻未标签样本中的冗余信息,将标签样本与未标签样本的信息融合;最后,利用三维卷积神经网络提取深空谱特征进行分类。该方法不但充分挖掘了高光谱图像的深度空谱联合特征,而且利用近邻未标签样本的信息实现对样本信息的增强,降低了对训练样本数量的要求,具有较好的分类性能。在3个公共数据集上的实验结果表明,相比其他方法,该方法可以利用较少的训练样本获得较高的分类精度。

• 单位
  上海海洋大学