Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks

使用3-D CNN提取空-谱信息

主要内容

基于CNN设计了三种FE（Feature Extraction) 结构，分别提取空间，光谱和空-谱特征。其中设计了3-D CNN能够有效的提取空-谱特征，提高了分类的效果。
在训练过程中使用L2 正则化，和 Dropout 来解决训练样本太少导致的过拟合问。题
在影像预处理过程中使用了一种虚拟样本来创造训练样本。
首次从HSI中提取了不同深度的层次特征，并对其进行了分析。
所提出的方法应用于三个著名的高光谱数据集。

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在位置(x,y,z) 处第(j) 个特征图的神经元(v_{ij}^{xyz}) 的值为

[v_{ij}^{xyz} = g(sum_m sum_{p=0}^{P_i -1} sum_{q=0}^{Q_i -1} sum_{r=0}^{R_i -1} w_{ijm}^{pqr} v_{(i-1)m}^{(x+p)(y+p)(z+r)}+b_{ij}) ]

其中(m)是连接到当前第(j)层特征图在第((i-1))层的特征映射，(P_i)和(Q_i)是空间卷积核的高和宽。(R_i)是沿着光谱维的核的大小(w_{ijm}^{pqr})是第(m)个特征图在位置((p,q,r))处的值，(b_{ij}) 是

选择$K×K×B $大小的邻近像素作为3-D CNN的输入，包含卷积层和池化层，然后用逻辑回归作为输出层

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包括高光谱成像在内的遥感通常包含一个大区域，而同一类别的不同位置的物体受不同辐射的影响。

虚拟样本可以通过模拟成像过程来创建。新的虚拟样本(y_n)通过乘以随机因子并将随机噪声添加到训练样本(x_m)来获得

[y_n = alpha_m x_m +eta_m ]

其中，(x_m)是一个立方体，它包括被分类像素的光谱信息和空间信息。

(alpha_m)表示光强度的干扰，它可能受很多种因素的影响，例如季节和大气。

(eta) 控制高斯噪音的权重，由相邻像素和仪器误差决定。

由于物体与传感器之间的距离很长，所以混合物在遥感中是很常见的。受这种现象的启发，可以从两个给定样本中生成具有适当比率的虚拟样本(y_k)。

[y_k = frac{alpha_ix_i+alpha_jx_j}{alpha_i+alpha_j}+eta_n ]

基于一个类别的高光谱特征在一定范围内变化这一事实，可以合理地假设该范围内的混合结果仍然属于同一类别。

将样本按1：9划分为测试集和训练集。

使用27 × 27 × 200，27 × 27 × 103和27 × 27 ×176 分别作为

Indian Pines, University of Pavia, 和 KSC 数据集的输入。

输入的影像被归一化到[-0.5,0.5]

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mini-batch（批大小）：100 learning rate（学习率）：0.003 epoch（迭代次数)：400

添加dropout,使用ReLU激活函数

方法A：(alpha_m)是[0.9,1.1]之间的均匀随机数，(eta)是噪音权重设置维(1/25)。

方法B：(α_i)和(α_j)是区间[0,1]上均匀分布的随机数，而(x_i)和(x_j)是从同一类中随机选择的。