面向高光谱图像分类的半监督双流网络

黄鸿; 张臻; 嵇凌; 李政英

doi:10.37188/OPE.20223015.1889

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面向高光谱图像分类的半监督双流网络

信息科学 | 更新时间：2022-08-16

- 面向高光谱图像分类的半监督双流网络
- Semi-supervised dual path network for hyperspectral image classification
- 光学精密工程 2022年30卷第15期页码：1889-1904
- 作者机构：
  
  1.重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室，重庆 400044
  2.中国电子科技集团公司第三十四研究所，广西桂林 541004
- 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、硕士和博士学位，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，主要研究方向为遥感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)
- DOI：10.37188/OPE.20223015.1889
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2022-05-07，
  
  修回日期：2022-06-02，
  
  纸质出版日期：2022-08-10
- 稿件说明：
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黄鸿,张臻,嵇凌等.面向高光谱图像分类的半监督双流网络[J].光学精密工程,2022,30(15):1889-1904.

HUANG Hong,ZHANG Zhen,JI Ling,et al.Semi-supervised dual path network for hyperspectral image classification[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(15):1889-1904.
黄鸿,张臻,嵇凌等.面向高光谱图像分类的半监督双流网络[J].光学精密工程,2022,30(15):1889-1904. DOI： 10.37188/OPE.20223015.1889.

HUANG Hong,ZHANG Zhen,JI Ling,et al.Semi-supervised dual path network for hyperspectral image classification[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(15):1889-1904. DOI： 10.37188/OPE.20223015.1889.

摘要

为了提取高光谱图像中的深度鉴别特征，往往需要大量标记样本，但是高光谱图像样本标定困难，基于高光谱图像的“图谱合一”特性提出一种基于深度-流形学习的半监督双流网络。该网络用卷积网络和神经网络分别提取少量标记样本以及大量无标记样本中的空-谱联合特征，然后分别构建基于监督图和非监督图的流形重构图模型，以挖掘其中的本征流形结构。在此基础上设计了基于均方误差和流形学习的联合损失函数，以协同度量流形边界和空-谱概率残差，实现双流网络的一体化反馈和优化，进而实现地物分类。在WHU-Hi龙口和黑河高光谱数据集上实验的总体分类精度分别达到97.53%和96.79%，有效提升了地物分类能力。

Abstract

To extract the deep discrimination features from hyperspectral images， many labeled samples are often required； however， it is difficult to label samples in hyperspectral image. By using the characteristic of combining image with hyperspectral information， a semi-supervised dual path network （SSDPNet） based on deep-manifold learning was proposed. In this network， convolution and neural networks were used to extract the spatial-spectrum joint features from few labeled samples and many unlabeled samples， respectively. Then， the manifold reconstruction graph models based on supervised and unsupervised graphs were constructed to explore the manifold structure in hyperspectral images. In addition， a joint loss function based on mean square error and manifold learning was developed to jointly measure manifold boundary and spatial-spectral probability residuals to realize integrated feedback and optimize the dual path network； this results in land cover classification. The overall classification accuracies of experiments on WHU-Hi-Longkou and Heihe hyperspectral data sets reach 97.53% and 96.79% respectively， which effectively improves the ability to classify land covers.

关键词

Keywords

references

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