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針對(duì)高光譜圖像訓(xùn)練樣本較少、光譜維度高導(dǎo)致分類精度較低的問題，提出一種利用改進(jìn)多尺度三維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法。選擇合適的卷積步長(zhǎng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)首層光譜降維并提取淺層特征，使用三維卷積濾波器組中最大池化層減少整體網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)量，改進(jìn)多尺度濾波器組和三維殘差單元提取圖像深層局部空間-光譜聯(lián)合特征，并將其輸人 Softmax函數(shù)層預(yù)測(cè)類別標(biāo)簽樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在 Indian pines和 Pavia University高光譜數(shù)據(jù)集上的總體分類精度分別為99.33%和99.83%，與 SVM SAE等方法相比，分類判別特征提取更準(zhǔn)確，具有更高的圖像分類精度。
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