[IEEE 2018国际小波分析与模式识别会议（ICWAPR）- 中国成都（2018年7月15日-2018年7月18日）] 2018国际小波分析与模式识别会议（ICWAPR）- 用于半监督高光谱图像分类的谱空间图卷积网络

摘要： 对于高光谱图像（HSI）分类任务而言，采集标签样本成本高昂且耗时。结合标记与未标记样本内在信息的半监督学习框架，既能缓解标签样本不足的问题，又能提升HSI分类精度。本文提出一种基于图卷积网络（SGCN）的多光谱-空间图半监督学习新框架，在图的滤波操作中同步考虑HSI的空间信息与光谱特征。在博茨瓦纳Hyperion、肯尼迪航天中心和印度松三组真实HSI数据集上的实验表明，所提SGCN能显著提高分类精度——例如印度松数据的总体精度从78%提升至93%。