基于高光谱数据的典型地物分类识别方法研究

摘要： 为探究典型地物间光谱特征差异以及针对传统光谱分类方法预处理复杂、精度较低等问题，以大豆、玉米、水稻和裸土4类地物为例，充分挖掘变量在分类中的重要性，进行深度学习方法与传统方法的对比分析与验证。首先利用连续投影算法（SPA）进行基础波段筛选，对比分析在原始光谱、特征波段以及部分特征波段条件下一维卷积神经网络（1DCNN）和长短时记忆人工神经网络（LSTM）两种深度学习模型的分类精...