本發明公開了一種基于光譜增強和密集連接變壓器的高光譜圖像分類方法,主要解決現有高光譜圖像分類性能不佳、分類區域一致性不好的問題。其實現方案為:獲取高光譜圖像數據集,生成訓練樣本集與測試樣本集;分別構建光譜增強模塊、密集連接變壓器模塊,生成光譜增強和密集連接變壓器模型;對光譜增強和密集連接變壓器模型進行訓練;將測試集輸入到訓練好的光譜增強和密集連接變壓器模型中輸出高光譜圖像的分類結果。本發明利用搭建的光譜增強和密集連變壓器,能夠提取、融合高光譜圖像的全局和局部特征及遠距離空間信息,提高高光譜圖像分類的準確性和一致性,可用于高光譜圖像的地物分類土地覆蓋測繪、精準農業、城市規劃、樹種分類和礦產勘探。
聲明:
“基于光譜增強和密集連接變壓器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,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)