深度学习与转学习在高光谱图像分类中的应用

资源摘要信息:"本资源聚焦于利用深度学习技术对高光谱图像进行分类的研究，特别是采用具有转移学习功能的深度神经网络架构。具体而言，文档中提到了尝试实现SGCNN-X模型，其中X指的是卷积层数。该模型应用转移学习技术，旨在提高高光谱图像分类的准确性。此外，资源中还涉及了具体的图像处理流程和实验步骤，包括样本提取、数据集划分以及模型训练与测试。 在资源描述中提到了印度松树（Indian Pines）和博茨瓦纳（Botswana）两个数据集的使用，以及如何使用地面真实图像为样本分配标签。文档描述了一个基于重叠率（overlay_ratio）的数据集提取方法，其中25%的重叠率意味着在选择样本时，需确保同一类别中后续样本与前一个样本的重叠率不超过25%。此外，还提到了地面真实图像中心像素在标签分配中的应用，以及在重叠率为1时生成大量样本的方法。 文件标题中的‘高光谱图像分类’是遥感图像处理中的一项技术，它涉及到使用高光谱传感器捕获的图像进行分类处理，这些图像包含连续的窄波段，能够提供地物丰富的光谱信息。由于其复杂的光谱数据结构，高光谱图像分类具有挑战性，深度学习技术的引入为此提供了一种有效手段。 在本资源中也提到了SGCNN模型，即混洗组卷积神经网络，这种网络结构特别适用于处理高光谱图像。通过混洗操作，模型能够在多个尺度上捕捉图像的空间和光谱特征，提高了分类性能。同时，该模型能够在数据集相对较小的情况下使用转移学习来避免过拟合，并加速模型训练过程。 此外，资源中提到的‘提取样本’操作涉及到从高光谱图像中选取代表性样本，这部分内容通常包括样本的标注、重叠率的确定以及样本数量的控制等。正确地提取和划分样本对于后续模型训练和测试效果至关重要。 标签中的‘deep-learning’代表深度学习，‘classification’代表分类，‘transfer-learning’代表转移学习，这些都表明资源的核心在于应用深度学习技术，尤其是转移学习策略来优化高光谱图像分类的性能。‘hyperspectral-image-classification’和‘pavia’、‘botswana’指向了使用特定数据集进行研究，‘cardinality’涉及集合中元素的数量，‘hyperspectral-imaging’指高光谱成像技术本身，‘sgcnn’即混洗组卷积神经网络，而‘extracting-samples’强调了样本提取步骤的重要性。‘JupyterNotebook’则可能指向使用Jupyter Notebook作为实验操作的工具或实验环境。 最后，文件名称列表中的‘Hyperspectral-Image-Classification-using-Deep-Learning-master’指出了该资源是一个主文件夹，可能包含多个子文件和脚本，用于实现整个高光谱图像分类项目的工作流程。"