基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法研究

基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法研究

摘要：隨著高光譜技術(shù)的發(fā)展，高光譜圖像在土壤科學(xué)、農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而，由于高光譜圖像數(shù)據(jù)維度高、樣本量少，傳統(tǒng)的分類(lèi)算法在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上存在一定的困難。基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法能夠有效提取高光譜圖像中的特征信息，克服傳統(tǒng)方法的不足，具有良好的分類(lèi)性能。本文基于深度學(xué)習(xí)提出了一種針對(duì)高光譜圖像小樣本分類(lèi)的算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了其有效性和魯棒性。

關(guān)鍵詞：高光譜圖像、小樣本分類(lèi)、深度學(xué)習(xí)

1.引言

高光譜圖像是一種在多個(gè)連續(xù)波長(zhǎng)上采集的圖像數(shù)據(jù)，其具有豐富的光譜信息，能夠更準(zhǔn)確地反映物體的特征。由于高光譜圖像數(shù)據(jù)維度高、特征復(fù)雜，傳統(tǒng)的分類(lèi)算法在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上存在一定的挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，越來(lái)越多的研究關(guān)注如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)解決高光譜圖像小樣本分類(lèi)問(wèn)題。

2.相關(guān)工作

在高光譜圖像分類(lèi)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的分類(lèi)算法包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RandomForest）等。但是，這些方法在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上往往表現(xiàn)不佳，且需要人工提取特征。因此，利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行高光譜圖像分類(lèi)，成為解決小樣本分類(lèi)問(wèn)題的有效途徑。

3.基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法。算法主要包含以下步驟：

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，對(duì)高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)去噪、歸一化等操作。去噪能夠降低數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。歸一化能夠使數(shù)據(jù)服從某種分布，利于模型訓(xùn)練。

3.2特征提取

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行高光譜圖像的特征提取。CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的局部特征，并通過(guò)多層卷積提取更高級(jí)別的特征。通過(guò)多層卷積和池化層的組合，較好地減少了高光譜圖像的維度，并提取了具有更強(qiáng)判別性的特征。

3.3分類(lèi)器設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)一個(gè)分類(lèi)器，將提取到的特征輸入分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。這里選擇了支持向量機(jī)（SVM）作為分類(lèi)器。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，能夠進(jìn)行多分類(lèi)問(wèn)題的分類(lèi)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取到的高維特征，能夠獲得較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率。

4.實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法的有效性，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)使用了包含多個(gè)類(lèi)別的高光譜圖像數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和分類(lèi)器訓(xùn)練等操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出的算法在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上表現(xiàn)出較好的分類(lèi)性能，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。

5.結(jié)論

本文通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的方法，提出了一種高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠有效提取高光譜圖像中的特征信息，從而在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上取得較好的分類(lèi)效果。未來(lái)，我們將進(jìn)一步完善算法，并在更多領(lǐng)域中應(yīng)用該算法。同時(shí)，我們也將研究如何進(jìn)一步提高小樣本分類(lèi)問(wèn)題的準(zhǔn)確率和魯棒性，推動(dòng)高光譜圖像分類(lèi)技術(shù)的發(fā)展。

本文通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的方法，提出了一種高光譜圖像小樣本分類(lèi)算法。通過(guò)設(shè)計(jì)多層卷積和池化層的組合，該算法能夠較好地減少圖像維度，并提取具有更強(qiáng)判別性的特征。在分類(lèi)器設(shè)計(jì)中，我們選擇了支持向量機(jī)（SVM）作為分類(lèi)器，通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取到的高維特征，獲得較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率。通過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的算法在小樣本分類(lèi)問(wèn)題上表現(xiàn)出較好的分類(lèi)性能，具有較高的準(zhǔn)