基于多尺度图卷积的高光谱图像分类

摘要： 近年来，卷积神经网络在高光谱图像分类领域取得了显著的进步，但是其只能对图像进行规则格网运算，不能自适应的进行特征聚合。因此，本文提出了一种基于分段森林的多尺度图卷积神经网络的高光谱图像分类方法，主要有四个步骤：首先使用主成分分析进行降维，根据图像的空间信息构建多尺度的分段森林，建立子树之间关系；然后提出了一种基于图卷积网络的U-net模型架构，通过池化和解池化建立多个尺度之间的... （共9页）