[发明专利]基于栈式稀疏自编码网络的多时相PolSAR散射特征的降维算法在审
| 申请号： | 201910877875.2 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN111079505A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 郭交;李恒辉;刘健;韩文霆;秦立峰 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 712100 陕西省咸阳市*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于栈式稀疏自编码网络（Stacked‑Sparse‑Autoencoder，S‑SAE）的多时相PolSAR散射特征的降维算法，步骤有：（1）采用多种目标分解方法对每个时相的PolSAR图像数据进行极化目标分解获取多个散射特征；（2）设置训练参数，隐含层层数和神经元个数，使用训练集对构建的S‑SAE网络进行逐层无监督训练和整体监督优化训练；（3）提取网络的相关参数对高维散射特征进行降维处理，最后使用降维特征作为分类器输入得到PolSAR图像的分类结果。本发明结合多种目标分解方法能充分有效发掘的多时相PolSAR数据中的特征信息，进一步提高了多时相PolSAR数据的应用质量，在作物分类中实现了高于多时相复Wishart方法的分类精度，为多时相PolSAR数据的高效应用提供了一种思路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 编码 网络 多时 polsar 散射 特征 算法 | ||
【主权项】：
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