基于深度学习的高光谱图像分类和异常检测研究

《基于深度学习的高光谱图像分类和异常检测研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、单位代码：１００１０学号：＿托京化工太營专业学位硕士研究生学位论文专业研究生’８批气指导教师兔件舶滅企业导师＿＾二〇－二曰曰期：八年玉月ｆ至北京化工大学学位论文原创性声明Ｎ本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宂工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任ｋ其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。丨５如、ｓ作者签名．：￥闩期：ｍ．

2、＞关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。口论文暂不公开？（或保密）注释．本学位论文属于暂不公开（或保密）范围，在年解密后适用本授权书。＿ｔｚｆ非暂不公开（或保密）论文注释：本学位论文不属于暂不公开（或保密）范围，适用本授权书。作者签名：

3、屯叔日期：＆心导师签名：ｍｙ日期：夕学位论文数据集中图分类号ＴＰ３９１．４１学科分类号５２０．６０４０论文编号１００１０２０１８０３０２密级＾学位授予单位代码１００１０学位授予单位名称北京化工大学２０５２０３０２作者姓名邬国栋学号１１获学位专业名称计算机技术获学位专业代码０８５２１１课题来源研究方向模式识别＾论文题目基于深度学习的高光谱图像分类和异常检测研究关鍵词深度学习，高光谱，分类，异常检测＊论文答辩日期２０１８．５．２５论文类型应用研究学位论文评阅及

4、答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师李伟教授北京化工大学模式识别中国科学院遥感与评阅人１高连如研究员遥感图像处理数字地球研究所评阅人２袁洪芳副教授北京化工大学智能故障诊断评阅人３曹华工程师航天理想科技公司遥感大数据分析评阅人４评阅人５答辩委员会主席李宏光教授北京化工大学智能控制＿答辩委员１张凤元研究员北京化工大学通信与信患系统答辩委员２袁洪芳副教授北京化工大学智能故障诊断答辩委员３张帆教授北京化工大学合成孔径雷达技术答

5、辩委员４聂伟副教授北京化工大学通信信号处理答辩委员５一注：．论：础研究应用研究发研究４．其它文类型１．基２．３．开二分类号在分类法。．中图《中国图书资料》查询人民共和国国家标准Ｂ－三．学科分类号在中华（Ｇ／Ｔ１３７４５９）《学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。ｍｍ基于深度学习的高光谱图像分类和异常检测研究摘要本文将近年来大数据分析的热门工具深度学习应用到高光谱图像的分析中，利用深度学习网络的深层特征取代了传统的手工特征来分析高光谱数据。针对高光谱图像在深度学习

6、应用领域的样本少，无，法构建深度模型的问题分析了高光谱像素的相似性，提出了像素配一，对的模型，设计了个深度神经网络框架解决了深度神经网络训练过程中需要大量有标记样本的问题，论文的主要工作如下：第一，针对高光谱数据样本少，无法搭建更深层次的网络的问题，提出了使用像素对特征来进行分类的深度神经网络。方法通过将像素进行配对来增大训练数据集，提取像素对之间的特征，充分利用深度神经网络数据驱动的特性，测试的时候通过分类测试像素与其相邻像。素的像素对来最终投票表决测试像素的类别与传统方法相比，本模型的优势在于使用了基于数据的深度特征，对不同的

7、数据有不同的适。应性，而不像传统的固定的人工设计的特征第二，针对传统高光谱数据异常检测上没有有效提取光谱特征的。问题，提出了使用像素对特征来进行异常检测的深度网络首先利用一有标签的数据来构建像素对，训练个深度网络来判断两个像素是否一属于同类，在获取了测试像素与其邻域像素的像素对的深度特征之后，将模型迁移到异常检测的数据上，通过分析中心点与其邻域的像素对特性，就可以知道该中心点是不是异常点。与传统方法相比，本Ｉ北京化工大学硕士学位论文模型的优势在于除了统计信息的使用，还分析了光谱的特性，对于异常点的检测更加的准确。