研究目的
为高光谱图像变化检测（CD）任务开发一种无监督的鲁棒主成分分析网络（RPCANet），以解决CD训练中缺乏标注数据的难题。
研究成果
RPCANet被提出用于高光谱图像变化检测任务中有效学习判别性特征，在两个数据集上展示了其有效性。这是PCANet首次应用于高光谱图像变化检测任务，且CVA与PCANet提取的强大特征向量无缝协作，最终实现变化检测结果。
研究不足
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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 - 用于高光谱图像变化检测的鲁棒PCANet
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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 - 用于高光谱图像变化检测的鲁棒PCANet
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518196
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
深度学习是处理高维数据与建模非线性的有效工具，能很好地应对高光谱数据。通常深度学习方法需要大量训练样本，但变化检测（CD）任务中缺乏用于训练的标注数据。鉴于此，本文开发了一种用于高光谱图像变化检测任务的无监督鲁棒主成分分析网络（RPCANet）。本研究的主要贡献有二：1）提出名为RPCANet的无监督卷积神经网络来处理高光谱图像变化检测；2）设计了一个结合RPCANet与变化矢量分析（CVA）的有效变化检测框架，通过更强大的特征实现更优的检测性能。真实高光谱数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。
作者：
Zhenghang Yuan，Qi Wang，Xuelong Li
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