rnn算法高光谱图像分类
时间: 2023-10-12 16:06:56 浏览: 227
RNN算法在高光谱图像分类中的应用是基于非局部空间序列递归神经网络的方法。该方法受到深度学习领域中的RNN框架的启发,利用递归神经网络的时序连接结构,构建整合低层特征,并提取高光谱图像的局部空间高层语义特征,用于分类任务。 这种方法可以通过学习分辨出高光谱图像中像素对应的地物类别,从而实现高光谱图像的分类目标。在该方法中,稀疏编码算法也被应用于高光谱图像的光谱结构处理。 通过使用表示性高、判别性好的特征,该方法可以提高高光谱图像分类的效果,并发挥特征工程在高光谱图像分类中的重要作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [高光谱图像分类《Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification》](https://blog.csdn.net/lemon759597/article/details/83111184)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [高光谱图像压缩方法综述](https://blog.csdn.net/ZZX0804/article/details/127572975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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