基于双通道空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

遥感高光谱图深度学习空洞卷积

受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提高分类精度。在该框架中,分别采用含有空洞卷积的一维卷积神经网络(1D-CNN)和二维卷积神经网络(2D-CNN)提取高光谱图像的光谱特征和空间特征。再采用加权融合方法对提取的空间特征和光谱特征进行融合。最后将融合后的特征输入支持向量机进行最终分类。对两个常用的高光谱图像数据集进行实验并与现有的4种分类方法进行比较,结果表明,所提框架具有更好的分类性能。

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