[发明专利]一种基于自表达迁移学习的高光谱遥感影像波段选择方法有效
| 申请号： | 202211009920.0 | 申请日： | 2022-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN115457311B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 孙伟伟;何珂;杨刚;孟祥超;任凯 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/58;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/096 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自表达迁移学习的高光谱遥感影像波段选择方法，包括：对原始的源域和目标域的高光谱遥感影像进行分块处理；构建结合注意力的卷积网络提取源域和目标域的深层潜在特征；生成源域和目标域的自表达矩阵；构建多任务目标函数；优化总体目标函数，通过计算各波段的重要性对其进行排序，选择排名靠前的波段作为选择结果。本发明的有益效果是：本发明在保证波段组合的分类性能的同时，降低了对地物标签样本的需求；能够选择更具代表性的波段组合，且具有良好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表达 迁移 学习 光谱 遥感 影像 波段 选择 方法 | ||
【主权项】：
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