公开(公告)号：CN118334420A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410425174.6

申请日：2024-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 席博博 ,  张韵 ,  蔡明硕 ,  张文捷 ,  李娇娇 ,  王正珏 ,  李云松

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种多层级的跨场景高光谱图像分类方法，主要解决现有方法在跨场景高光谱分类任务中分类精度不佳,可解释性差的问题。实现方案为：利用获取到的高光谱目标域数据集对源域数据集进行图像级域自适应；利用源域和目标域的数据集划分训练集和测试集并对训练集样本进行数据增强；构建用于提取域不变特征的跨场景高光谱图像分类网络及其损失函数；将训练集样本输入到跨场景高光谱图像分类网络中，计算损失函数梯度，根据梯度下降的方向进行正向传播更新网络参数直至达到最大迭代次数；将测试集样本输入到训练好的分类网络得到分类结果。本发明能提高跨场景高光谱图像分类的精度，增强鲁棒性，可用于矿产勘测、生态监测、智慧农业及医疗诊断。