发明专利已授权

一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法

📄 申请号：CN202010066659.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-01-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_80 , G06V10_58 , G06V10_82 , G06V20_13 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法遥感图像处理

应用场景

遥感图像分类, 农业监测, 环境监测, 城市规划

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摘要

本发明公开了一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法，包括获取待分类的高光谱遥感图像；利用主成分分析法进行光谱降维；根据光谱信息量将降维后的高光谱遥感图像中的光谱带沿通道中间向通道两侧由高到低排列；根据光谱带含有的光谱信息量对光谱带赋予对应的权重；对光谱带中每个像素点取一个固定空间大小的立方体数据，利用3维卷积根据立方体数据提取光谱‑空间特征，再利用2维卷积进行光谱信息的融合，得到最终的特征图；采用协方差池化方法，从特征图中提取二阶信息，输出特征向量；将特征向量输入至三层全连接网络得到预测分类结果。本发明结合了3维和2维卷积的优点，实现了在低训练样本下对高光谱遥感图像的准确分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230620

✅ 授权

20200714

?? 实质审查的生效：

20200619

📄 公开

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议价

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