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針對(duì)高光譜圖像特征利用不足的問(wèn)題，提出了一種新的基于空譜聯(lián)合特征的高光譜圖像分類方法。該方法首先利用主成分分析（ Principal component Analysis，PCA）和線性判別分析（ Linear Discriminant Analysis，LDA）對(duì)高光譜圖像進(jìn)行組合降維;其次引入 Gabor核，設(shè)計(jì)了一種基于 Gabor核的卷積（ Local gabor convolutional，LGC）層;最后基于LGC層設(shè)計(jì)了一個(gè)新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Local gabor Convolutional Neural Network， LGCNN）進(jìn)行分類。在 Indian Pines和 Salinas scene數(shù)據(jù)集上對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證，并將其與其他經(jīng)典分類方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅能大幅度減少可學(xué)習(xí)的參數(shù)，降低模型復(fù)雜度，而且具備較好的分類性能，其總體精度達(dá)到99%，平均分類精度達(dá)到98%以上， Kappa系數(shù)達(dá)到98%以上。
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