面对高光谱影像分类的半监督阶梯网络

摘要：

提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问题.首先,该网络以堆栈式自编码器为基础,在编码器和解码器之间增加横向连接参数构建阶梯网络,以使网络适合半监督分类;然后将无监督损失函数与有监督损失函数之和作为最终优化的目标函数,采用半监督的方式对整个网络进行训练.为进一步提高分类精度,提取局部二值模式纹理特征进行分类实验.实验结果表明:提出的半监督阶梯网络能够较好地解决高光谱影像分类小样本问题;且LBP纹理特征能够有效提高分类精度.

关键词：高光谱影像、堆栈式自编码器、阶梯网络、半监督分类、纹理特征

所属期刊栏目：34

分类号：P237;TP751(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室开放基金;信息工程大学自主科研课题项目;河南省科技攻关计划

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：576-581