研究目的
提出一种用于高光谱图像分类的新型特征提取方法——深度张量分解（DTF），该方法将张量分解与深度学习相结合，在抑制噪声的同时提取具有层次性和意义的特征。
研究成果
所提出的深度张量分解方法将张量分解与深度学习有效结合用于高光谱图像分类，实验结果表明，该方法在两个真实高光谱数据集上能提取具有层次性和意义的特征，同时抑制噪声，展现出卓越的性能。
研究不足
该方法在有限数据集上进行了性能评估，而计算开销以及全可学习卷积核可能导致的过拟合是已知的挑战。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的深度张量分解
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的深度张量分解
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517386
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
高维光谱特征和有限的训练样本给高光谱图像（HSI）分类带来了一系列困难。特征提取是解决这一问题的有效方法。具体而言，张量分解优于主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）等突出方法，因为它考虑了空间信息。近年来，深度学习因能高效提取各类任务的分层特征而备受关注。本文提出一种新颖的特征提取方法——深度张量分解（DTF），用于从观测到的HSI中提取分层且有意义的特征。该方法利用张量表示HSI的优势以及卷积神经网络（CNN）在分层特征提取方面的优点。具体来说，首先对HSI的光谱维度进行卷积操作以抑制噪声影响，然后将卷积后的HSI输入张量分解以学习数据的低秩表示，之后重复上述两个过程以学习HSI的分层表示。在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明了所提方法的优越性。
作者：
Jingzhou Chen，Wei Zhang，Yuntao Qian，Minchao Ye
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