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[IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届IAPR遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于无监督图像到图像卷积神经网络的高光谱与激光雷达数据协同分类

DOI：10.1109/PRRS.2018.8486164 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 当前，如何高效挖掘多源遥感数据中的有用信息以提升地球观测效果，已成为一个兼具研究价值与挑战性的问题。本文提出一种基于图像到图像卷积神经网络（CNN）的高光谱图像（HSI）与激光雷达（LIDAR）数据协同分类框架。该框架通过建立输入源（即HSI）到输出源（即LIDAR）的图像映射关系进行表征学习，所提取的特征预期兼具HSI与LIDAR数据的特性，并由深度CNN实现协同分类。在两个真实遥感数据集上的实验结果验证了该框架的有效性。
作者： Mengmeng Zhang，Wei Li，Xueling Wei，Xiang Li
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用无监督图像到图像卷积神经网络（CNN）研究高光谱图像（HSI）与激光雷达（LIDAR）数据的协同分类，以提升地球观测效果。

研究成果

基于图像到图像卷积神经网络模型提出的高光谱与激光雷达数据协同分类方法，在统计上比许多最先进技术具有更高的准确率。两个域之间的直接转换确保了多传感器信息的有效融合，且特征提取过程以无监督方式进行，并有足够的训练样本以保证网络的泛化能力。

研究不足

该研究并未解决如何在实际中实现高光谱（HSI）与激光雷达（LIDAR）数据联合特征真正融合的问题。对于训练样本有限的情况，决策级融合并非可行方案。

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