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摘要：本发明公开了针对无人机双高遥感影像的并联卷积神经网络PCCN‑MSS分类方法，属于遥感影像技术领域，本发明包括步骤一：读取原始高光谱影像HSI数据并划分数据集；步骤二：通过PCCN‑MSS模型中的两个分支网络对数据集进行处理：SA‑3D‑CNN分支网络处理以及ICA‑2D‑FPN分支网络处理；步骤三：选取加权和方法对步骤二中获取的两个预测概率进行综合分析得到总预测概率；步骤四：使用argmax函数得到预测类别，最后输出无人机双高遥感影像分类结果图。本发明的PCCN‑MSS模型具有较好的分类性能。SVM、1D‑CNN和3D‑CNN分类结果的OA近似相似，SSAN分类结果表现出最明显的误分类问题，实现最低的OA；并联网络PCCN‑MSS在其他模型中胜出；PCCN‑MSS在OA方面表现出显著的改善，具有较好的分类性能。
主权项：1.针对无人机双高遥感影像的并联卷积神经网络PCCN-MSS分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：读取原始HSI数据并划分数据集；步骤二：通过PCCN-MSS模型中的两个分支网络对数据集进行处理：SA-3D-CNN分支网络处理以及ICA-2D-FPN分支网络处理；步骤三：选取加权和方法对步骤二中获取的两个预测概率进行综合分析得到总预测概率；步骤四：使用argmax函数得到预测类别，最后输出无人机双高遥感影像分类结果图。
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百度查询： 昆明理工大学 针对无人机双高遥感影像的并联卷积神经网络（PCCN-MSS）分类方法
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