[发明专利]级联空谱特征融合与核极限学习机的高光谱图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210031944.X | 申请日： | 2022-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN114511735A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 徐洋;孙亚萍;吴泽彬;韦志辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种级联空谱特征融合与核极限学习机的高光谱图像分类方法及系统，方法包括：对高光谱图像进行归一化预处理操作，并将数据集分为训练集和测试集；使用空‑谱注意力残差神经网络对输入的高光谱图像进行卷积来分别获取空间和光谱信息；利用训练好的网络对测试集的数据进行空‑谱特征提取，在对该神经网络进行训练的同时计算出核极限学习机隐藏层的输出权重矩阵，之后将提取的特征以及输出权重矩阵输入到核极限学习机中，从而达到对高光谱图像的分类目的。本发明充分利用高光谱图像光谱注意力信息和空间注意力信息，能够对高光谱遥感数据进行深度的特征提取从而快速精确的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 级联 特征 融合 极限 学习机 光谱 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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