对高光谱图像分类进行歧视性光谱空间特征提取:一篇评论
Ningyang Li1, Zhaohui Wang1, Faouzi Alaya Cheikh2
1Faculty of Computer Science and Technology, Hainan University, Haikou 570228, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|May 25, 2024
概括
深度学习方法通过改善光谱空间特征歧视来增强高光谱图像 (HSI) 分类. 本综述系统地总结了特征提取和优化技术,以克服传统机器学习的局限性.
科学领域:
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 计算机视觉 计算机视觉
- 用光谱成像进行成像.
背景情况:
- 超光谱图像 (HSI) 提供丰富的光谱和空间数据用于土地覆盖的分类.
- 由于带冗余和复杂的空间结构,传统的机器学习方法在HSI分类中扎.
- 已经出现了深度学习方法,以更好地区分HSI中的光谱空间特征.
研究的目的:
- 系统地审查在高光谱图像分类中对分辨光谱空间特征的关键因素.
- 在HSI分类中探索特征提取和特征优化的技术.
- 讨论HSI分类当前的局限性和未来的挑战.
主要方法:
- 总结基于HSI特征和模型架构的光谱特征歧视技术.
- 展示空间特征和光谱空间特征歧视的方法.
- 功能优化的详细技术,以调整分类空间中的类间距离.
主要成果:
- 识别特征提取中的关键技术,以增强光谱,空间和组合特征.
- 解释特征优化策略,以提高类可分化性.
- 讨论当前特征歧视技术的特点和局限性.
结论:
- 深度学习通过有效提取和优化光谱空间特征,在高光谱图像分类方面取得了重大进展.
- 需要进一步的研究来解决特征歧视的局限性和挑战,以提高HSI分类的准确性.
- 系统总结为高光谱图像分析领域的研究人员提供了宝贵的资源.


