基于小样本学习的高光谱遥感图像分类算法

来源 :聊城大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：jack1978

【摘要】

：

高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)具有丰富的地物空间信息和光谱信息,为地物的精细分类提供了有利条件.当前高光谱遥感图像分类方法,在标记样本较少的情况下,其分类性能相对有限.那么,如何充分发挥小样本学习领域的相关理论与方法,以提升高光谱遥感图像分类性能,是一个意义重要且具有挑战性的问题.为此,本文以标记的小样本为背景,对现有基于深度学习的高光谱遥感图像分类算法进行改进,其核

【作者】

：

张婧袁细国

【机构】

：

西安电子科技大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

聊城大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

小样本学习高光谱遥感图像高光谱遥感图像分类深度学习 few-shot learninghyperspectral imageHSI classificat

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(61571341)资助

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