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摘要
针对现有高光谱遥感图像卷积神经网络分类算法空谱特征利用率不足的问题,提出一种多特征融合下基于混合卷积胶囊网络的高光谱图像分类策略。首先,联合使用主成分分析和非负矩阵分解对高光谱数据集进行降维;然后,将降维所得主成分通过超像素分割和余弦聚类生成一个多维特征集;最后,将叠加后的特征集通过二维、三维多尺度混合卷积网络进行空谱特征提取,并使用胶囊网络对其进行分类。通过在不同高光谱数据集下的实验结果表明,在相同20维光谱维度下,所提策略相比于传统分类策略在总体精度、平均精度以及Kappa系数上均有明显提升。
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单位重庆邮电大学; 通信与信息工程学院
