本發(fā)明公開了一種基于空間信息增強和深度信念網絡的高光譜圖像分類方法,主要解決現有技術對高光譜圖像分類存在的精度提高不明顯的問題,其技術方案為:1)對原始高光譜圖像進行歸一化和波段選擇,得到反射率值在0到1之間的高光譜圖像;2)通過波段分組和分組引導濾波對高光譜圖像進行空間信息增強;3)針對空間信息增強后的高光譜圖像特點構建深度信念網絡模型;4)用空間信息增強后的高光譜圖像進行模型的訓練;用得到的模型對高光譜圖像進行類別預測,得到分類結果。本發(fā)明在不損失原始光譜信息的情況下有效增強了高光譜圖像空間信息,明顯提高了分類精度,可用于環(huán)境、氣候、農業(yè)以及礦物探測。
聲明:
“基于空間信息增強和深度信念網絡的高光譜圖像分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)