[01918743]一种基于循环神经网 络的高光谱图像分类 方法
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技术详细介绍
本发明公开了基于循环神经网络的高光谱图像分类方法，包括 以下步骤：使用主成分分析方法将三维的高光谱图像数据作进 行降维处理，获取二维主成分图像；获取二维主成分图像的纹 理特征和形态特征，将两个特征叠加在一起得到融合特征图像 和其特征矩阵，获取融合特征图像中每个像素的非邻域像素特 征，作为训练样本；利用训练样本的非邻域像素特征对循环神 经网络进行参数训练，得到训练好的高光谱图像分类模型，利 用训练好的高光谱图像分类模型对高光谱图像进行分类。本发 明整合了高光谱图像纹理特征和形态学特征，引入非邻域像素 特征的思想并同时使用循环神经网络的记忆功能完成高光谱 图像分类任务，提升分类结果的可靠性。