基于超图和卷积神经网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像数据维数多,光谱信息和空间信息难以提取的问题,提出了一种基于超图和卷积神经网络的分类算法,依据高光谱图像中像素之间的光谱关系和空间关系构建超图;通过超图构建具有谱空联合特征的样本,将其送入卷积神经网络进行特征提取,实现分类。在3种常用的高光谱数据集上进行实验,于Indian Pines数据集上取得了96.63%的总体分类精度。相比于其他算法,所提算法的分类精度高、速度快,而且避免了传统方法在特征提取和融合时出现的不稳定性,验证了其提取的谱空联合信息对高光谱图像具有更强的特征表达能力。