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专利号	2017104845405	专利名称	一种基于六层卷积神经网络和光谱‑空间信息联合的高光谱遥感图像分类方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06K9/62
申请人	中南大学	申请地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
发明人	雷文太;侯斐斐;李宏;施荣华	申请日期	2017-06-23
下证状态	未知	更新时间	2023-03-01 10:05:17
专利摘要	本发明公开了一种基于六层卷积神经网络和光谱‑空间信息联合的高光谱遥感图像分类方法,选择一定数目波段的高光谱遥感图像数据，对所选择的各波段二维图像数据进行空间均值滤波，再将每个像元对应的多波段数据进行格式转换，将一维矢量转换为一个方阵，即每个像元对应一个方阵数据。然后设计了基于深度学习模板的六层分类器，包括输入层，第一卷积层，最大池化层，第二卷积层，全连接层，输出层；提取若干个像元对应的方阵数据作为训练集，输入该分类器并对分类器加以训练；提取若干个像元对应的方阵数据作为测试集，输入至训练完毕的分类器中，观察训练器输出的分类结果，并与真实的分类信息相比对，验证分类器的性能。本发明的分类准确率比现有的5‑CNN方法更高。

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