研究目的
为应对高光谱图像分类中多尺度特征学习、数据不平衡和小样本集规模的挑战，采用具有半监督学习功能的双分支卷积网络。
研究成果
提出的双分支网络架构，结合数据重采样和半监督学习策略，有效解决了高光谱图像分类的挑战，使评估指标提升了10%~15%。
研究不足
该网络缺乏区分具有相似光谱空间特征类别的强大能力，例如健康草坪与受胁迫草坪、道路与人行道、人行横道与主干道。
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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年7月22日-27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 一种用于高光谱分类的半监督学习双分支网络
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517816
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
为推动多源遥感数据融合与分析方法的发展，图像分析与数据融合技术委员会组织了2018年IEEE地球科学与遥感学会数据融合竞赛。针对多尺度特征学习、数据不平衡及小样本数据集三大问题，我们在竞赛中提出采用数据重采样策略与半监督学习的双分支卷积网络进行高光谱图像分类。竞赛结果表明：该方案在2018年IEEE GRSS数据融合竞赛提供的高光谱图像上，以77.39%的整体精度和0.76的卡帕系数取得了两项指标的最佳性能。
作者：
Shuai Fang，Dou Quan，Shuang Wang，Lei Zhang，Ligang Zhou
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