研究目的
提出一种基于深度学习的新型框架，用于学习高光谱图像（HSI）分类中的相似性保持深度特征（SPDF），重点探索高光谱图像中像素间的相关信息以增强不同类别间的区分度。
研究成果
所提出的方法聚焦于学习像素间的相似/非相似信息，在高光谱图像分类中优于其他竞争性方法，这表明此类信息比单个像素的语义信息更为重要。
研究不足
摘要中未明确提及。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的保相似性深度特征
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的保相似性深度特征
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517955
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
近年来，深度学习被引入高光谱图像（HSI）以提取层次化特征，并取得了良好的分类效果。然而，以往基于深度学习的方法仅考虑单个像素的语义信息，无法有效处理高光谱图像复杂的"光谱-空间"特性。本文提出一种新颖的深度学习框架来学习用于高光谱分类的相似性保持深度特征（SPDF）。具体而言，我们首先构建一个能以图像块对作为训练样本的深度网络，然后精心设计损失函数使特征空间中相似样本对的特征距离最小化、不相似样本对的特征距离最大化。当深度网络训练完成后，通过样本在训练网络中的前向传播即可获得SPDF。最终将这些特征输入支持向量机（SVM）进行高光谱分类。实验结果表明，所提方法优于其他对比方法。
作者：
Weiwei Song，Leyuan Fang，Shutao Li
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