[发明专利]基于稀疏表示模型的可解释多源遥感影像联合分类方法在审
| 申请号： | 202211435450.4 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115719431A | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 曲家慧;杨元博;董文倩;李云松;肖嵩 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/772;G06V10/40;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 王晶 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于稀疏表示模型的可解释多源遥感影像联合分类方法，包括以下步骤；加载高光谱、激光雷达图像以及相应的地物标签图并进行预处理；将预处理后的高光谱和激光雷达图像划分为训练集和测试集，得到待分类样本点的光谱和高程信息；引入自适应空谱信息融合模块，得到高光谱图像含空谱信息和激光雷达图像含有空间高程信息的待分类样本特征，并从每类样本特征中选取部分作为初始训练字典；利用样本点空谱信息和空间高程信息和初始训练字典通过稀疏表示模型迭代m次得到稀疏系数矩阵；获得多模态地物特征，通过分类器，得到分类结果。本发明将神经网络模型可解释化，提升了网络模型的泛化性能，提高了分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 表示 模型 可解释 遥感 影像 联合 分类 方法 | ||
【主权项】：
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