深度学习实现HSI与LiDAR图像融合技术研究

资源摘要信息:"Data_fusion_HSI_LiDAR:基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合" 知识点: 1. 深度学习:深度学习是一种机器学习方法，它基于学习数据的表示，而不是手动设计。在这里，深度学习用于HSI和LiDAR图像的融合。 2. HSI和LiDAR图像融合:HSI（高光谱图像）和LiDAR（激光雷达）图像是遥感领域的两种重要数据形式。它们分别提供了目标的光谱信息和三维空间信息。通过深度学习进行HSI和LiDAR图像融合，可以更好地理解和解析场景。 3. 卷积神经网络（CNN）:卷积神经网络是一种深度学习模型，它能够有效处理具有空间层次结构的数据，如图像。在这里，CNN被用于从HSI和LiDAR图像中提取特征。 4. 系统架构:使用卷积神经网络的体系结构包括输入-转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax。这个架构被用来处理HSI和LiDAR图像数据。 5. Ubuntu 14.04:Ubuntu是一种流行的Linux操作系统，被广泛用于服务器和个人计算机。在这个项目中，Ubuntu 14.04被用作操作平台。 6. CUDA 8.0:CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。在这个项目中，CUDA 8.0被用于深度学习训练。 7. GTX 850M:GTX 850M是NVIDIA推出的一款高性能移动GPU，它支持CUDA 8.0，并被用于深度学习模型的训练和推理。 8. 张量流（TensorFlow）:张量流是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它被广泛用于深度学习模型的训练和部署。在这个项目中，张量流1.4被用于深度学习模型的构建和训练。 9. Python:Python是一种高级编程语言，它具有丰富的库和框架，非常适合数据科学和机器学习。在这个项目中，Python2和Python3都被用于构建和训练深度学习模型。 10. 输入数据处理:输入数据的处理是深度学习模型训练的第一步。在这里，输入数据包括HSI和LiDAR图像，它们通过转换、关联和最大池操作进行预处理。 ***N参数定义:CNN参数定义是深度学习模型训练的重要步骤。在这里，CNN参数通过HSI/CNN.py文件进行定义。 ***N权重训练:CNN权重训练是深度学习模型训练的核心步骤。在这里，HSI CNN权重通过HSI/CNN_feed.py文件进行训练。 13. 使用预训练的CNN参数进行HSI分类:使用预训练的CNN参数进行HSI分类是深度学习模型的应用步骤。在这里，预先训练的CNN参数通过HSI/run_cnn.py文件被用于HSI分类。 14. HSI数据处理:HSI数据处理是深度学习模型训练的前处理步骤。在这里，HSI数据通过HSI/Spatial_dataset.py文件进行处理。 15. 特征保存:特征保存是深度学习模型训练的后处理步骤。在这里，最后汇聚层的特征通过HSI/Get_feature.py文件被保存。 16. DSM（数字地表模型）:DSM是一种表示地表高程信息的数据模型。在这里，DSM与HSI和LiDAR图像融合的过程几乎一致。 17. Python库:Python库包括TensorFlow和PyTorch。在这里，TensorFlow 1.4和Python2/Python3都被用于构建和训练深度学习模型。 18. 深度学习框架:深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch。在这里，TensorFlow 1.4被用于构建和训练深度学习模型。 19. 高光谱图像分类:高光谱图像分类是利用高光谱图像数据进行的目标识别和分类。在这里，HSI分类通过深度学习模型进行。 20. 数据融合:数据融合是指将来自不同源的数据结合在一起，以产生比单独使用任何数据源更有用的信息。在这里，HSI和LiDAR图像数据通过深度学习模型进行融合。 以上就是关于“Data_fusion_HSI_LiDAR:基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合”的知识点总结。