[发明专利]基于超图卷积神经网络的高光谱遥感图像地物分类方法有效
| 申请号： | 202110697409.3 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113344103B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 姜志国;马中天;张浩鹏;谢凤英;赵丹培 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/10;G06V10/46;G06V10/58;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超图卷积神经网络的高光谱遥感图像地物分类方法，包括：提取高光谱遥感图像的多模态特征；基于不同模态特征构建超图；将超图和高光谱遥感图像输入至超图卷积神经网络提取特征，并利用全梯度下降法优化损失函数，得到地物分类结果。本发明分类精度高、速度快，提高了分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超图 卷积 神经网络 光谱 遥感 图像 地物 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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