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基于卷积神经网络与机器学习的高光谱分类全套PyTorch代码

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简介：
本项目提供了一套完整的PyTorch代码库，用于实现基于卷积神经网络和机器学习技术的高光谱图像分类。通过深度学习方法优化高光谱数据分析，助力遥感及环境监测领域研究。 该代码包含训练代码、预测代码、数据划分代码以及网络代码，并采用PyTorch框架编写。其中涉及3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）、随机森林（RF）及K最邻近算法（KNN）。这些组件可以灵活组合，例如使用3DCNN-SVM、3DCNN-RF或3DCNN-KNN的组合形式。代码结构清晰且易于理解，支持单独训练3D卷积神经网络或者机器学习模型。

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  • 基于卷积神经网络与机器学习的高光谱分类全套PyTorch代码
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    本项目提供了一套完整的PyTorch代码库，用于实现基于卷积神经网络和机器学习技术的高光谱图像分类。通过深度学习方法优化高光谱数据分析，助力遥感及环境监测领域研究。 该代码包含训练代码、预测代码、数据划分代码以及网络代码，并采用PyTorch框架编写。其中涉及3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）、随机森林（RF）及K最邻近算法（KNN）。这些组件可以灵活组合，例如使用3DCNN-SVM、3DCNN-RF或3DCNN-KNN的组合形式。代码结构清晰且易于理解，支持单独训练3D卷积神经网络或者机器学习模型。
     
  • MATLAB遥感分类代码-CNN-AL-MRF：基于卷积神经网络与主动学习的高光谱图像分类代码
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    这段代码实现了一种结合卷积神经网络（CNN）和主动学习（AL），并利用马尔可夫随机场（MRF）模型进行优化的算法，专门用于提高高光谱图像的分类精度。 这段文字描述的是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》一文的代码实现情况。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文： [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。IEEE地球科学与遥感学报，2020年。 [2] H.Bi、F.Xu、Z.Wei、Y.Xue和Z.Xu，一种用于最小监督polsar图像分类的主动深度学习方法。IEEE地球科学与遥感学报，2019年。 在Windows中安装Matconvnet，请按照网站上的说明进行操作（此处省略具体网址）。 为了再现结果，请运行matlabCNN_AL_MRF_main.m文件以接触D(1)部分实验的结果。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎随时联系我。
     
  • 基于卷积神经网络的Python高光谱图像分类方法
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    本研究提出了一种利用卷积神经网络进行高光谱图像分类的方法，并采用Python语言实现。通过实验验证了该方法的有效性与准确性。 对KSC和PU数据集进行了1D光谱特征学习、2D空间特征学习以及3D谱空联合特征学习的研究。实验环境使用的是tensorflow-GPU-1.5.0 和 keras 2.1.6，资源包括 KSC 和 PU 这两个高光谱数据集。
     
  • 基于深度卷积神经网络的高光谱遥感影像分类.pdf
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    本文探讨了利用深度卷积神经网络技术对高光谱遥感图像进行高效准确分类的方法，旨在提高遥感数据分析能力。 结合高光谱数据与深度学习的特点，本段落提出了一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架的主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征维度，从而获得清晰的空间结构；然后使用深度卷积神经网络来提取输入样本的空间特征；最后通过高级别学习到的特征来进行回归训练。
     
  • 基于卷积神经网络的鸟类识别——机器学习代码详解
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    本文章详细讲解了利用卷积神经网络进行鸟类图像分类的方法和实现过程，通过Python及Tensorflow等工具提供具体的实践案例与代码解析。适合对计算机视觉感兴趣的读者深入了解。 机器学习–利用卷积神经网络进行鸟类识别的具体解析可以参考相关文献或教程。文章详细介绍了如何使用卷积神经网络来实现对不同种类的鸟进行准确分类的方法和技术细节。
     
  • 基于卷积神经网络的高光谱遥感目标多重分类识别
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    本研究利用卷积神经网络技术对高光谱遥感数据进行处理和分析，提出了一种高效的高光谱遥感目标多重分类识别方法。 在进行遥感图像多分类识别过程中，传统方法面临特征提取困难、分类精度不高以及可分类种类较少等问题。为此，研究了卷积神经网络（CNN）模型在高光谱遥感地物多分类中的应用可行性，并探讨了不同CNN模型对高光谱遥感地物的分类效果。 我们从ISPRS提供的Vaihingen数据集及Google Earth中采集图像信息，制作了一个包含6类地物的数据集。在此基础上增加了10种和14种类别的地物分别建立了两个额外的数据集。经过预处理后，通过设计神经网络结构、调整模型参数以及比较不同神经网络的效果，在三个不同的数据集中实现了超过95%的分类识别率。 实验结果表明，CNN模型在高光谱遥感中的多类别物体识别中具有较高的可行性和准确度，并为今后利用此类技术提供了参考依据。
     
  • HSI图像分割MATLAB代码-CNN_HSIC_MRF：基于TensorFlow的高光谱图像分类卷积神经网络实现
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    本项目提供了一个基于TensorFlow框架的MATLAB代码库，用于执行CNN和MRF结合的HSI图像分类任务，提高高光谱图像识别精度。 HSI图像分割的MATLAB代码结合了马尔可夫随机场（MRF）与卷积神经网络（CNN），用于高光谱图像分类任务(CNN-HSI-MRF)。此项目中的CNN部分采用TensorFlow实现，参考文献为：曹X, 周F., 许L., 徐D., 孟格, 许Z. 和J. 佩斯利的文章。 使用步骤如下： 1. 运行Python代码`pythoncnn_train.py` 2. 在MATLAB中运行脚本`Demo_Post_MRF.m` 该代码受MIT许可证保护。如在您的研究或工作中使用了此代码，请引用我们的论文：@article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao,Xiangyong and Zhou,Feng and Xu,Lin and Meng,Deyu and Xu,Zongben and Paisley,J}
     
  • 关于卷积神经网络在高光谱图像分类中的应用研究
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    本研究探讨了卷积神经网络(CNN)技术在高光谱图像(HSI)分类领域的应用效果，通过实验验证其相对于传统方法的优势。 基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究探讨了如何利用深度学习技术提高高光谱图像识别精度与效率的方法。该研究主要关注于设计新颖有效的卷积神经网络架构，以适应高光谱数据的独特特性，并通过实验验证这些方法的有效性。