[00040003]基于卷积神经网络与超限学习机的高光谱图像分类算法
技术详细介绍
对于高光谱图像分类问题，作为高光谱图像的基础研究，它一直是高光谱图像重要的信息获取手段，高光谱图像分类的主要目标是根据待测地物的空间几何信息与光谱信息将图像中的每个像素划分为不同的类别。在高光谱图像分类问题上存在许许多多的挑战，比如高光谱的每个像素点的数据结构非常复杂，数据维度非常大。本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于卷积神经网络与超限学习机的高光谱图像分类算法，既能提高高光谱图像的分类精度，又能保持比较少的时间的耗费寻找最优的参数的算法。
