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基于深度学习的高光谱遥感影像分类 关键词：深度学习、高光谱遥感、空-谱特征、深度置信网络、影像分类 摘要： 本文提出了一种基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法，提出了将空-谱信息与深度学习相结合的影像分类方法。该方法首先使用主成分分析（PCA）对原始影像进行降维，然后对主成分图影像块内的所有像素按照窗口大小进行重组，并用排序的方法堆栈融合得到旋转不变的空-谱特征。将空-谱特征作为深度置信网络（DBN）的输入进行分类。实验结果表明，与传统分类方法相比，本文方法可以获得较高的分类精度。 深度学习在高光谱遥感影像分类中的应用： 深度学习是解决高光谱遥感影像分类问题的有力工具。传统分类方法难以满足高光谱影像分类的需求，深度学习可以解决高维度和数据非线性成分的问题，並在影像分类领域取得了很好的效果。 深度置信网络（DBN）： 深度置信网络是一种深度学习模型， 由多层限制玻尔兹曼机（RBM）和后向传播算法组成。DBN 模型可以学习高光谱遥感影像的复杂特征，并获得高分类精度。 限制玻尔兹曼机（RBM）： RBM 是一种对称连接且无反馈机制的两层随机神经网络模型。RBM 的学习过程是确定参数的过程，又称编码解码。 DBN 模型的训练过程： DBN 模型的训练过程包括预训练、编码解码和微调三个过程。预训练阶段，采用贪婪学习算法调整每层 RBM 参数，一层 RBM 训练完成后，将其输出结果作为输入数据训练下一层 RBM，直到预训练结束；然后，利用监督学习将重构误差后向传播，微调参数。 高光谱遥感影像分类的挑战： 高光谱遥感影像分类面临着高维度和数据非线性成分的问题，传统分类方法难以满足分类需求。深度学习可以解决这些问题，並在影像分类领域取得了很好的效果。 结论： 本文提出了一种基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法，该方法可以获得高分类精度，並解决高维度和数据非线性成分的问题。