[发明专利]高光谱图像深度学习分类方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明涉及高光谱图像分类技术领域，公开了一种高光谱图像深度学习分类方法、装置、设备及存储介质，用于提高高光谱图像分类的准确度和效率。所述方法包括：获取待分类高光谱图像；根据预设窗口大小和所述已标记样本集对待分类高光谱图像进行随机裁剪，得到待训练样本集；通过图像变换对数据集进行扩充，得到对应的深度学习样本集；采用卷积循环神经网络和三维卷积神经网络提取空谱特征；通过经训练获得的预置神经网络分类模型对高光谱图像进行分类，得到对应的图像分类结果。通过构建深度神经网络模型，可以自动提取高光谱图像的深层抽象特征，有效减轻人工提取和优选特征的工作量，实现高光谱图像端对端的自动识别和分类。