基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像分类.pdf

结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维数，获得清晰的空间结构；然后利用深度卷积神经网络对输入的样本进行空间特征提取；最后通过学 习到的高级特征进行回归训练