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針對高光譜圖像特征利用不足的問題，提出了一種新的基于空譜聯(lián)合特征的高光譜圖像分類方法。該方法首先利用主成分分析（ Principal component Analysis，PCA）和線性判別分析（ Linear Discriminant Analysis，LDA）對高光譜圖像進行組合降維;其次引入 Gabor核，設計了一種基于 Gabor核的卷積（ Local gabor convolutional，LGC）層;最后基于LGC層設計了一個新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ Local gabor Convolutional Neural Network， LGCNN）進行分類。在 Indian Pines和 Salinas scene數(shù)據(jù)集上對所提方法進行驗證，并將其與其他經(jīng)典分類方法進行比較。實驗結果表明，該方法不僅能大幅度減少可學習的參數(shù)，降低模型復雜度，而且具備較好的分類性能，其總體精度達到99%，平均分類精度達到98%以上， Kappa系數(shù)達到98%以上。
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