[发明专利]一种基于重叠池化的高光谱遥感影像分类方法在审
| 申请号： | 201711284323.8 | 申请日： | 2017-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN108038440A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 高红民;杨耀;李臣明;蔺硕;周惠;王建华;张振;樊悦 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 饶欣 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于重叠池化的高光谱遥感影像分类方法，包括以下步骤：S1：选取高光谱遥感图像数据集；S2：对步骤S1得到的高光谱遥感图像数据集进行预处理；S3：确定感兴趣的地物类别数，构建训练样本集和测试集；S4：构建基于重叠池化的卷积神经网络模型；S5：用步骤S4所构建的模型完成高光谱数据分类，并对分类结果进行分析评价。本发明提高了采样的准确性和网络分类精度，并在一定程度上减少了过拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 重叠 光谱 遥感 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于重叠池化的高光谱遥感影像分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：选取高光谱遥感图像数据集；S2：对步骤S1得到的高光谱遥感图像数据集进行预处理；S3：确定感兴趣的地物类别数，构建训练样本集和测试集；S4：构建基于重叠池化的卷积神经网络模型；S5：用步骤S4所构建的模型对步骤S2预处理得到的数据集进行分类，并对分类结果进行分析评价。
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