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基于TensorFlow和深度学习的高光谱遥感图像分类算法研究
摘要
高光谱遥感图像是由一个场景的数百个光谱通道组成的遥感图像，包含了地物分布和地物光谱的综合信息，并在农业、地质，军事等领域得到广泛应用。深度学习是当前非常热门的一种对图像进行分类的方法。高光谱遥感图像是一个三维的矩阵，它包含了大量的光谱信息，并且这些光谱信息本身带有一些特征。高光谱遥感图像具有较高的特征空间维数、数据相关性强且可用于分类的特征多等特点，这就需要深度学习的深层神经网络去一层层地提取这些特征。深度学习是通过低层数据学习到抽象精简的高层数据特征。目前，深度学习已经广泛应用到高光谱遥感图像分类中，本文对面向高光谱
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