目的场景分类是遥感领域一项重要的研究课题,但大都面向高分辨率遥感影像。高分辨率影像光谱信息少,故场景鉴别能力受限。而高光谱影像包含更丰富的光谱信息,具有强大的地物鉴别能力,但目前仍缺少针对场景级图像分类的高光谱数据集。为了给高光谱场景理解提供数据支撑,本文构建了面向场景分类的高光谱遥感图像数据集(hyperspectral remote sensing dataset for scene classification,HSRS-SC)。方法HSRS-SC来自黑河生态水文遥感试验航空数据,是目前已知最大的高光谱场景分类数据集,经由定标系数校正、大气校正等处理形成。HSRS-SC分为5个类别,共1385幅图像,且空间分辨率较高(1 m),波长范围广(380~1050 nm),同时蕴含地物丰富的空间和光谱信息。结果为提供基准结果,使用AlexNet、VGGNet-16、GoogLeNet在3种方案下组织实验。方案1仅利用可见光波段提取场景特征。方案2和方案3分别以加和、级联的形式融合可见光与近红外波段信息。结果表明有效利用高光谱影像不同波段信息有利于提高分类性能,最高分类精度达到93.20%。为进一步探索高光谱场景的优势,开展了图像全谱段场景分类实验。在两种训练样本下,高光谱场景相比RGB图像均取得较高的精度优势。结论HSRS-SC可以反映详实的地物信息,能够为场景语义理解提供良好的数据支持。本文仅利用可见光和近红外部分波段信息,高光谱场景丰富的光谱信息尚未得到充分挖掘。后续可在HSRS-SC开展高光谱场景特征学习及分类研究。
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