高光谱图像混合像元多维卷积网络协同分解法

来源 :测绘学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：junjiec

【摘要】

：

受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经

【作者】

：

刘帅邢光龙

【机构】

：

燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室

【出处】

：

测绘学报

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

高光谱解混卷积神经网络深度学习丰度估计 hyperspectral unmixing convolutional neural network deep

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61671401),河北省高等学校科学技术研究项目(QN2017146)

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