| 高光谱影像小样本分类的图卷积网络方法 |
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| 引用本文： | 左溪冰,刘冰,余旭初,张鹏强,高奎亮,朱恩泽.高光谱影像小样本分类的图卷积网络方法[J].测绘学报,2021,50(10):1358-1369. |
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| 作者姓名： | 左溪冰 刘冰 余旭初 张鹏强 高奎亮 朱恩泽 |
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| 作者单位： | 信息工程大学,河南郑州450001;武警安徽省总队机动支队,安徽合肥230041 |
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| 摘 要： | 现有的基于卷积神经网络的高光谱影像分类方法通常对影像的规则正方形区域进行卷积,无法普遍适应具有不同地物分布和几何外观的影像局部区域,因此在小样本情况下的分类性能较差,而图卷积网络能对图拓扑信息所代表的不规则影像区域进行卷积.为此,本文提出基于图卷积网络的高光谱影像分类方法.该方法在构建拓扑图的过程中考虑了影像的空间光谱信息,并利用图卷积网络聚合邻居节点的特征信息.在Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3个数据集上的试验结果表明,该方法能在训练样本较少的情况下取得较高的分类精度.
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| 关 键 词： | 高光谱影像分类 局部二值模式 图卷积网络 小样本 |
Graph convolutional network method for small sample classification of hyperspectral images |
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| ZUO Xibing,LIU Bing,YU Xuchu,ZHANG Pengqiang,GAO Kuiliang,ZHU Enze.Graph convolutional network method for small sample classification of hyperspectral images[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2021,50(10):1358-1369. |
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| Authors: | ZUO Xibing LIU Bing YU Xuchu ZHANG Pengqiang GAO Kuiliang ZHU Enze |
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