高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用，随着高分五号高光谱数据的正式发布，高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分，已成为当前研究重点。本文针对传统多级联森林深度学习中模型复杂、无法利用基分类器差异信息、对类间差异较小的样本无法正确区分等不足，提出了一种改进的多级联森林深度学习模型，在模型框架中，分别采用了随机森林和旋转森林作为基分类器，并引入逻辑回归分类器作为判别器用于训练层扩展。相较于传统的深度神经网络，改进的多级联森林深度网络超参数较少且能够自适应确定训练层，更方便进行模型优化。实验采用了高分五号数据集及两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集及Pavia University数据集)进行精度评定，同时选择了传统分类器支持向量机、深度置信网等模型作为对比分析。实验结果表明，改进的多级联森林深度学习模型能有效地进行高光谱遥感影像分类，且较传统的分类方法精度有所提升。
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高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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