研究目的
为解决沿海湿地地物类型中因光谱混叠导致的类别混淆问题，提出一种高光谱图像多目标CNN决策融合分类方法以提高分类精度。
研究成果
所提出的多目标CNN决策融合方法通过继承单目标特征波段分类的优势，有效提升了高光谱滨海湿地图像的分类精度，总体精度达到82.11%，较其他方法提升3.33%至6.24%。该方法为复杂条件下处理类别混杂问题提供了实用解决方案。
研究不足
CHRIS高光谱图像的波段数量有限，可能无法充分展现特征波段与决策融合方法的优势；需要更多数据进行全面验证。
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基于多目标卷积神经网络模型与决策融合的高光谱海岸湿地分类
DOI：10.1109/LGRS.2018.2890421
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
沿海湿地地物类型存在光谱混叠现象，导致类别混淆。本文提出一种面向沿海湿地高光谱图像的多目标卷积神经网络（CNN）决策融合分类方法。该方法采用基于模糊隶属度规则的决策融合技术处理单目标CNN分类结果，从而获得更高的分类精度。实验结果表明，该方法对水体、滩涂、芦苇及其他植被等六类地物具有良好效果?；谀：ナ舳鹊木霾呷诤戏掷喾椒ㄗ芴寰却?2.11%，较单目标特征波段CNN方法和支持向量机方法分别提高3.33%和6.24%。该多目标CNN决策融合分类方法继承了CNN单目标特征波段的特性，在存在类别混淆的挑战性条件下仍是一种实用的图像分类方案。
作者：
Yabin Hu，Jie Zhang，Yi Ma，Jubai An，Guangbo Ren，Xiaomin Li
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