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摘要：本发明属于高光谱图像处理技术领域，涉及一种基于生成式对抗网络的高光谱遥感图像农田分类方法，该方法通过构建生成式对抗网络模型，对高光谱图像进行超像素分割，在生成器网络模型和鉴别器网络模型的训练过程中，通过修改鉴别器网络模型的损失函数，对得到的相邻超像素分割块的类别进行学习，充分利用了光谱信息和空间邻域信息。在训练集数量较少的情况下，实现了高光谱数据的农田地物准确分类，并取得了较好的效果。
主权项：1.一种基于生成式对抗网络的高光谱遥感图像农田分类方法，其特征在于，包括：对农田高光谱卫星遥感图像进行超像素分割获得多个超像素分割块；对每个超像素分割块分别进行PCA降维处理；计算每个超像素分割块的中心位置，获取该超像素分割块的相邻超像素分割块；构建生成器网络模型和鉴别器网络模型，将农田高光谱卫星遥感图像划分为训练集和测试集；使用训练集和测试集的数据训练生成器网络模型，同时预训练鉴别器网络模型；使用训练集的数据和标签训练鉴别器网络模型的分类性能；根据训练集所在超像素类别信息和相邻超像素块的类别信息计算鉴别器网络模型的损失值；将鉴别器网络模型输出的类别信息写入超像素分割块，使用反向传播算法更新鉴别器网络模型的参数；使用测试集的数据和标签对鉴别器网络模型的分类性能进行测试，输出农田高光谱卫星遥感图像的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于生成式对抗网络的高光谱遥感图像农田分类方法
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