[01237882]基于递归神经网络的高光谱图像分类方法
联系人：
所在地：
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
登录后向技术服务商咨询
发布技术需求
服务免费，交易还可领红包哦
技术详细介绍
本发明公开了一种基于递归神经网络的高光谱图像分类方法,主要解决现有方法输入特征判别性较弱,局部空间特征提取不充分的问题,其实现步骤包括：1.提取高光谱图像的空间纹理特征和稀疏表示特征,并对其堆叠组合成低层特征;2.在低层特征上提取样本局部空间序列特征;3.根据局部空间序列特征构建递归神经网络模型,并利用训练样本局部空间序列特征训练递归神经网络模型参数;4.将测试样本局部空间序列特征输入训练好的递归神经网络模型,获得高度抽象的高层语义特征,得到测试样本的类别信息。本发明采用深度学习的方法,提高了高光谱图像分类的正确率,可用于植被调查,灾情监测,地图制作及情报获取。