Личный кабинет
Подробное описание документа
Ньян Л. Т.
Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли с использованием комбинированных 3D--2D сверточных нейронных сетей / Ньян Л. Т., Гаврилов А. И., До М. Ч. - DOI 10.18698/0236-3933-2022-1-100-118 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2022. - № 1. -
Скачать документ
Классификацию гиперспектральных изображений используют для анализа данных дистанционного зондирования Земли. Сверточная нейронная сеть — один из наиболее часто используемых методов обработки визуальных данных на основе глубокого обучения. Предложена комбинированная спектральная сверточная нейронная сеть для классификации гиперспектральных изображений. На начальном этапе предложена простая комбинированная обученная модель глубокого обучения, которая строится путем объединения 2D и 3D сверточных нейронных сетей для извлечения более глубоких пространственно-спектральных объектов с меньшим числом 3D–2D-сверток. 3D-сеть облегчает совместное пространственно-спектральное представление объектов из стека спектральных полос. Для классификации гиперспектральных изображений использованы функции 3D–2D сверточных нейронных сетей. Для уменьшения размерности применен алгоритм метода главных компонент. Эксперименты по классификации изображений гиперспектральных изображений проведены над наборами данных дистанционного зондирования индийских сосен (Indian Pines), университета Павии (University of Pavia) и сцены Салинаса (Salinas Scene). Первый слой карты объектов использован в качестве входных данных для последующих слоев при прогнозировании конечных меток для каждого гиперспектрального пикселя. Предлагаемый метод не только включает в себя преимущества расширенного извлечения признаков из сверточных нейронных сетей, но и полностью использует спектральную и пространственную информацию. Эффективность предложенного метода проверена на трех эталонных наборах данных. Результаты показывают, что основанная на таких сетях многофункциональная система обучения значительно повышает точность классификации (более 99 %) Просьба ссылаться на эту статью следующим образом: Ньян Л.Т., Гаврилов А.И., До М.Ч. Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли с использованием комбинированных 3D–2D сверточных нейронных сетей. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2022, № 1 (138), с. 100–118. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3933-2022-1-100-118
681.518 Информационные системы (в автоматическом управлении)
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 1. - 2022.
