高光谱图像深度学习分类模型研究

doi:10.11947/j.AGCS.2023.20210203

测绘学报 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (1): 172-172.doi: 10.11947/j.AGCS.2023.20210203

高光谱图像深度学习分类模型研究

蒲生亮^1,2

1. 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室, 江西南昌 330013;
2. 东华理工大学测绘工程学院, 江西南昌 330013

收稿日期:2021-04-19 发布日期:2023-02-09
作者简介:蒲生亮(1986—),男,2019年6月毕业于武汉大学,获工学博士学位(指导教师:邓非教授),研究方向为高光谱遥感图像处理。E-mail:shengliangpu@163.com
基金资助:
东华理工大学科研基金(DHBK2019192);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金(MEMI-2021-2022-26)

Research on deep learning models for hyperspectral image classification

PU Shengliang^1,2

1. Key Laboratory of Mine Environment Nonitoring and Improving around Poyang Lake, Ministry of Natural Resources, Nandrang 330013, China;
2. Faculty of Geomatics, East China University of Technology, Nanchang 330013, China

Received:2021-04-19 Published:2023-02-09

摘要/Abstract

中图分类号:

P232

蒲生亮. 高光谱图像深度学习分类模型研究[J]. 测绘学报, 2023, 52(1): 172-172.

PU Shengliang. Research on deep learning models for hyperspectral image classification[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2023, 52(1): 172-172.

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高光谱图像深度学习分类模型研究

Research on deep learning models for hyperspectral image classification

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