基于卷积神经网络的高光谱数据转灰度图的高光谱数据分类方法

摘要

基于卷积神经网络的高光谱数据转灰度图的高光谱数据分类方法，本发明涉及高光谱数据分类方法。本发明是要解决现有的高谱维的图像分析和识别精确度与实际应用的需求不匹配、数学模型不符合实际地物分布规律欠缺逻辑等的问题，而提出的基于卷积神经网络的高光谱数据转灰度图的高光谱数据分类方法。该方法是通过步骤一、对高光谱原始数据进行预处理得到高光谱的谱向量，将高光谱的谱向量数据转换成为灰度图像数据；步骤二、通过卷积分类模型自主学习样本集中样本的纹理特征，对灰度图像数据样本进行分类。等步骤实现的。本发明应用于高光谱数据分类领域。