研究目的
开发一种高效的高光谱图像光谱-空间深度特征提取与分类方法，该方法利用引导滤波器获取的多尺度空间特征来提高分类精度。
研究成果
与现有最先进方法相比，所提出的基于引导滤波器多尺度空间特征的MSCNN方法显著提升了高光谱图像分类的准确性与稳定性。该方法通过正则化和dropout有效解决了过拟合问题，而多尺度特征的运用增强了空间上下文利用率。未来工作可探索自动化参数调优及在更大数据集上的应用。
研究不足
该方法依赖于有限的标注样本，可能影响泛化能力。引导滤波参数（如半径）通过经验设定，可能并非适用于所有数据集的最优值。CNN模型较为简单，可能无法像深层网络那样有效捕捉复杂特征，但由于小数据集易导致过拟合，发现深层网络并不适用。
1：实验设计与方法选择：
该方法采用带dropout和L2正则化的卷积神经网络（CNN）防止过拟合，结合导向滤波器从高光谱图像（HSI）中提取多尺度空间特征。将HSI光谱数据重塑为二维图像供CNN处理。
2：样本选择与数据来源：
使用三个基准数据集——Indian Pines、Pavia University和Salinas，均来自公开数据源。每个数据集的10%用于训练，90%用于测试。
3：实验设备与材料清单：
配备32GB内存、8核CPU及GTX1060 GPU加速器的PC。软件包括Python、Keras库、libSVM和AE库。
4：实验流程与操作步骤：
包括数据预处理（PCA降维、将光谱重塑为二维图像）、应用不同半径（r=3,5,7）的导向滤波器提取空间特征、融合光谱与空间特征、训练指定架构的CNN模型，并通过准确率指标评估性能。
5：数据分析方法：
采用总体精度（OA）、平均精度（AA）和卡帕系数（KA）评估性能。统计分析包括与SVM和AE等基线方法的结果对比。
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GTX1060 GPU
GTX1060
NVIDIA
Acceleration for CNN and AE methods in experiments
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libSVM
SVM classifier for comparison in experiments
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Keras
Deep learning library used for implementing CNN models
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Python
Programming language used for implementation
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AVIRIS sensor
AVIRIS
Sensor used to gather Indian Pines and Salinas datasets
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ROSIS03 sensor
ROSIS03
Sensor used to gather Pavia University dataset
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