小样本高光谱影像分类:轻量化关系网络与深度学习策略
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本文主要探讨了在小样本高光谱影像分类领域中,如何利用轻量化关系网络来应对数据的特性挑战。高光谱遥感影像因其数据维度高、波段间高度相关、光谱混合等问题,传统的分类方法如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)以及空间特征提取技术如扩展形态学剖面(EMP)、局部二值模式(LBP)等,虽然在一定程度上降低了复杂性,但往往依赖于复杂的参数调优,导致模型泛化性和鲁棒性受限。 近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),如一维卷积神经网络、深度置信网络和循环神经网络,由于其自动特征提取的能力,显著提升了高光谱影像的分类性能。深度卷积神经网络(DCNN)及其改进版本,如2-DCNN、DR-CNN和DC-CNN等,能够有效地捕捉空间和光谱信息,进一步提高了分类精度。胶囊网络的应用也展示了联合空谱特征处理的优势,使得分类更为准确。 然而,小样本问题一直是高光谱影像分类的一大难题,因为高光谱数据的标注成本高昂且耗时。面对这一挑战,研究人员正在探索如何利用深度学习与其他先进的学习策略结合,如主动学习、半监督学习、元学习和迁移学习等。主动学习通过选择最有信息价值的样本进行标注,减少了标注需求;半监督学习利用未标记数据进行学习,降低对大量标记数据的依赖;元学习则通过学习学习过程本身,实现跨任务的知识迁移;迁移学习则是将预训练模型的知识迁移到新的任务中,加速模型收敛。 文献[18]至[21]的具体方法可能包括使用少量有监督样本指导无监督学习,或者在大规模未标记数据上训练基础模型,然后在小样本高光谱数据上微调模型参数。轻量化关系网络作为一种可能的解决方案,旨在设计结构紧凑、参数高效的网络,能够在小样本条件下依然保持较高的分类性能,减少计算资源消耗,提高模型的实用性。 本文的核心议题是通过设计和优化轻量化的关系网络,以适应小样本高光谱影像的特殊挑战,提升分类的效率和准确性,同时兼顾模型的可扩展性和在实际应用中的可行性。这将为高光谱遥感领域的数据处理提供一个有前景的研究方向。
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