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提高高光谱数据分类精度的多层级网络与空谱信息处理技术研究

目录

文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1高光谱遥感技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2高光谱数据分类的意义与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3多层级网络与空谱信息处理技术的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4本文的研究目标与主要内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

高光谱数据空谱信息预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1高光谱数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1.1主成分分析降维方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1.2约束最小二乘法噪声抑制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2高光谱数据几何畸变校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.1椭球拟合几何校正方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2.2基于辐射传输模型的精校正技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3高光谱数据端元提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.3.1聚类分析端元提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3.2基于维度约简的端元分离技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

基于多层级网络的高光谱数据分类模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1高光谱数据分类模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2多层级特征提取网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.2.1卷积神经网络特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.2.2注意力机制增强特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.3多层级网络训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.3.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.3.2损失函数优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

空谱信息与多层级网络融合分类技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.1空谱信息特征表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.1.1空间特征向量化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

4.1.2空谱信息图谱构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

4.2空谱信息与多层级网络融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

4.2.1特征级融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.2.2决策级融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

4.3融合模型的性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

5.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95

5.2实验设置与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96

5.3分类精度评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．98

5.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．100

5.4.1不同模型的分类精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．102

5.4.2空谱信息融合的增益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．105

5.4.3模型泛化能力验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．106

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．