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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置，方法包括：将高光谱影像进行影像分割后、进行图像重构；提取高光谱影像的纹理特征和光谱特征；将纹理特征和光谱特征输入基于结合注意力机制的生成对抗网得到带注意力的图像特征，送入判别器中得到最大化优化后判别器的输出特征；根据输入特征获得的得分值最小化来优化生成器的生成分布并将判别器的最后的输出特征送人分类器得到分类结果。可以得到森林各类树种的分布覆盖情况，实现单目树种类型分类，便于监控监管，同时所需的数据预处理及人工采集的数目样本较少，适用于大部分地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法，其特征在于，包括：获取高光谱影像数据；将高光谱影像进行影像分割；将分割后的高光谱影像输入预训练好的Vgg网络模型进行图像重构，得到优化后的高光谱影像；对优化后的高光谱影像通过灰度共生矩阵提取得到纹理特征；对优化后的高光谱影像进行独立主成分分析得到不同波段的光谱特征，挑选光谱特征较多的前m个波段的光谱特征作为提取得到的光谱特征；将提取得到的纹理特征和光谱特征输入注意力网络模型，得到输出的带有注意力的图像特征；将带有注意力的图像特征结合设定的服从标准正态分布的随机噪声z作为生成对抗网络中生成器的输入，通过生成网络生成得到未知类图像特征；将带注意力的图像特征及未知类图像特征作为判别器的输入，得到最大化优化后判别器的输出特征；将判别器的输出特征返回输入生成器来优化生成器的生成分布，再将生成器的输出特征输入判别器，重复该步骤N次进行迭代优化直至满足迭代停止条件，得到最终的判别器输出的最大化优化后的带权重的图像特征；把带权重的图像特征作为分类器的输入，得到输出的高光谱影像树种分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置
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