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基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类

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针对高光谱和LiDAR成像优势,通过构建三维深度胶囊网络(3D-deep capsule network,3D-DCN)探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用.该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射,然后紧跟胶囊网络生成代表特征的矢量并实现卷积、封装和分类;针对胶囊网络层间的非线性激活函数提出一种称为e-squash的非线性激活函数用于特征学习.在城市数据集上的分类实验表明,使用LiDAR高程特征数据极大地改善了高光谱图像分类精度,采用提出激活函数的3D-DCN在城市数据分类方面比经典分类方法和未采用e-squash的胶囊网络具有更大的应用潜力.
3 D-deep capsule network classification for fused hyperspectral and LiDAR data

张雄山、赵艮平、程良伦

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广东工业大学计算机学院,广州510006

广东工业大学广东省信息物理融合系统重点实验室,广州510006

南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,南宁530001

南宁师范大学广西地表过程与智能模拟重点实验室,南宁530001

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高光谱 LiDAR 地物分类 胶囊网络 e-squash函数

6170112383-Y40G33-9001-18/202016B0303010082019KJ1472016B010127005NNNU-KLOP-K1936

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.09.0398

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(8)
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