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为了有效利用高光谱遥感图像中的波段信息,提高高光谱遥感图像分类的精确度,本文提出了基于栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)对高光谱遥感图像进行分类。栈式自编码神经网络充分利用高光谱图像中的光谱信息,对其进行相应特征提取,避免了相邻信息间的相关性和信息的冗余,本方法采用无监督学习和监督学习相结合,既可以像传统方法那样进行降维,简化相关的计算复杂度,同时在分类精度上有很大地提高。