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高光谱图像分类的频域深度学习方法研究.pdf

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    摘要

    相较于传统自然图像，高光谱图像具有更丰富的光谱信息。因此可以通过判别光谱

    信息的微小差异，以实现对诸如农田、森林、水域等地表覆盖的精确识别和分类。其在

    生物医疗、农业监测和城市规划等领域都具有广泛的应用前景。近年来，随着深度学习

    技术的迅速发展，许多深度神经网络的方法被提出，旨在增强对高光谱图像光谱-空间特

    征的提取，进而提高分类的准确性。然而高光谱图像大量的光谱波段不可避免地导致了

    信息冗余问题，进而增加了分类方法的计算负担，降低了分类效率。同时，高光谱图像

    的频域特性具有提取全局特征的潜力

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