面向高光谱影像分类的深度流形重构置信网络

黄鸿; 张臻; 李政英

doi:10.37188/OPE.20212908.1985

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面向高光谱影像分类的深度流形重构置信网络

信息科学 | 更新时间：2021-09-01

- 面向高光谱影像分类的深度流形重构置信网络
- Deep manifold reconstruction belief network for hyperspectral remote sensing image classification
- 光学精密工程 2021年29卷第8期页码：1985-1998
- 作者机构：
  
  重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室，重庆 400044
- 作者简介：
  
  [ "黄　鸿（1980-），男，湖南新宁人，教授，博士生导师，2003，2005，2008年于重庆大学分别获得学士、硕士、博士学位，主要从事流形学习、模式识别、遥感影像智能化处理等方面的研究。E-mail： hhuang@cqu.edu.cn" ]
  [ "张　臻（1997-），男，山西太原人，硕士研究生，2019年于中北大学获得学士学位，主要研究方向为图像处理和机器学习。E-mail： zhen_zhang@cqu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42071302);重庆市留学人员回国创业创新支持计划(cx2019144);中央高校基本科研业务费(2020CDCGTM002)
- DOI：10.37188/OPE.20212908.1985
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2021-03-26，
  
  修回日期：2021-04-16，
  
  纸质出版日期：2021-08-15
- 稿件说明：
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黄鸿,张臻,李政英.面向高光谱影像分类的深度流形重构置信网络[J].光学精密工程,2021,29(08):1985-1998.

HUANG Hong,ZHANG Zhen,LI Zheng-ying.Deep manifold reconstruction belief network for hyperspectral remote sensing image classification[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1985-1998.
黄鸿,张臻,李政英.面向高光谱影像分类的深度流形重构置信网络[J].光学精密工程,2021,29(08):1985-1998. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1985.

HUANG Hong,ZHANG Zhen,LI Zheng-ying.Deep manifold reconstruction belief network for hyperspectral remote sensing image classification[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1985-1998. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1985.

摘要

鉴于传统深度学习方法只提取了高光谱图像中的深度抽象信息，而未能充分揭示样本之间的局部几何结构关系，限制了分类性能的提升，本文提出了一种新的特征提取网络——深度流形重构置信网络。该网络首先通过深度置信网络提取深度抽象特征，为进一步增强抽象特征的鉴别能力，在图嵌入框架下通过样本数据的邻域点和各邻域的同类近邻重构点来构建类内图和类间图，并在低维空间中分离类间近邻点与其重构点的同时压缩类内近邻点和相应的重构点，实现提取深度鉴别特征，以改善不同类数据的可分性，进而提升地物分类精度。在KSC和MUUFL Gulfport高光谱数据集上的实验结果表明，本文算法的总体分类精度分别达到了94.71%和86.38%。相比较其他算法，本文算法有效提升了地物分类能力，更有利于实际应用。

Abstract

Traditional deep learning methods extract only deep abstract information from hyperspectral images while failing to fully reveal the local geometric structure relationship between samples. This limits the improvement of classification performance. To address this problem， the present study proposes a new feature extraction network called a deep manifold reconstruction belief network. First， deep abstract features are extracted based on the deep belief network to enhance the identification ability of abstract features. Then， intraclass and interclass graphs are constructed based on the neighborhood points of sample data and reconstruction points of similar neighbors in each neighborhood under the graph embedding framework. Under this framework， intraclass neighbors and their reconstruction points are compressed. By contrast， interclass neighbors and their reconstruction points are separated in low-dimensional space to improve the separability of different types of data and the accuracy of feature classification. Deep discriminant feature extraction is then realized based on the reconstructed points. Experimental results on the KSC and MUUFL Gulfport hyperspectral datasets showed that the overall classification accuracy of the proposed algorithm was 94.71% and 86.38%， respectively. Compared with other algorithms， the proposed algorithm effectively improves the ability of land cover classification and is more conducive to practical applications.

关键词

Keywords

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