[发明专利]基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据多尺度光谱特征提取方法有效

专利信息
申请号: 201911369736.5 申请日: 2019-12-26
公开(公告)号: CN111144423B 公开(公告)日: 2023-05-05
发明(设计)人: 李贤;丁明理;张永强;杨光磊;董娜;朱月熠;孙晨昕 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学
主分类号: G06V10/40 分类号: G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 时起磊
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据多尺度光谱特征提取方法,属于遥感数据特征提取技术领域。为了解决现有基于卷积神经网络高光谱遥感数据的光谱特征提取尺度单一的问题,同时解决高光谱遥感数据的高维度信号造成的维数灾难的问题。本发明中以每个尺度值减一后的值与对应的分组数的乘积相等为原则,直接将高维的高光谱向量信号在光谱波段维度上等分成若干组,每个尺度利用多个不同的滤波器对每段高维的高光谱向量信号进行单独的一维常规卷积操作,通过若干组操作实现快速降低光谱向量的特征维度。本发明适用于高光谱遥感数据的多尺度光谱特征提取。
搜索关键词: 基于 一维组 卷积 神经网络 光谱 遥感 数据 尺度 特征 提取 方法
【主权项】:
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