3DCAE-hyperspectral-classification:基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习

基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习 通过，，，张治，，。 拟议框架 介绍 与传统的手工特征提取算法相比，使用深度神经网络（DNN）的特征学习技术表现出卓越的性能。 但是，DNN通常需要大量的训练样本来学习有效的特征，而在高光谱图像中很难获得有效的特征。 因此，在本文中，提出了一种使用三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略。 提出的3D-CAE仅包含3D或元素操作，例如3D卷积，3D池化和3D批处理归一化，以最大程度地探索空间光谱结构信息以进行特征提取。 还设计了一个配套的3D卷积解码器网络来重建输入模式，通过该模式，可以训练网络中涉及的所有参数而无需标记训练样本。 在多个基准高光谱数据集上的实验结果表明，我们提出的3D-CAE在提取空间光谱特征方面非常有效，不仅在传统的非监督特征提取算法方面表现出色，而且在分类应用中也优于许多监督特征提取算