呂 飛， 韓 敏

( 大連理工大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)部, 遼寧 大連 116024 )

0 引 言

高光譜遙感圖像主要包含空間、輻射和光譜3個(gè)至關(guān)重要的信息，其圖像在空間成像的過程中，使用光譜技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)，并將兩種技術(shù)融合在一起，將每個(gè)目標(biāo)像素空間分散后，得到幾十至幾百個(gè)窄帶，從而進(jìn)行連續(xù)的光譜覆蓋，這些信息和技術(shù)使得地物的準(zhǔn)確分類成為了可能[1-2]．將加大數(shù)據(jù)維數(shù)，選取更多數(shù)據(jù)樣本作為前提，同時(shí)擴(kuò)展頻帶信息，使得模型的冗余度加大，雖然這樣提高了高光譜遙感圖像的光譜分辨率，但是卻大大影響了模型數(shù)據(jù)的處理速度，同時(shí)也降低了模型的精度，影響目標(biāo)識(shí)別．此外，Hughes現(xiàn)象是一種高維遙感數(shù)據(jù)中常見現(xiàn)象，表征了高維數(shù)據(jù)與低樣本量間的問題，是現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外相關(guān)課題組研究的重點(diǎn)[3]．

針對(duì)Hughes現(xiàn)象，一般情況下采用減少維度的方法．減少維度在某種程度上，可以有效處理高維數(shù)據(jù)和低樣本量間的問題，削弱了該現(xiàn)象所帶來的不好的分類結(jié)果，降低了模型的信息冗余度，有效地增強(qiáng)了模型的計(jì)算效率．針對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)，適用的降維方法有特征提取和波段選擇．特征提取方法使用模型空間轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)樣本直接從高維空間映射到低維空間，在高光譜遙感數(shù)據(jù)分類中起到了非常重要的作用．但使用特征提取方法也存在著一些不足．針對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)，使用波段選擇方法可以保持原有的性質(zhì)，有效地反映相關(guān)波段的分類．但該方法也存在著一些局限性：數(shù)據(jù)量大，操作煩瑣，處理時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)模型的適用性具有很大的束縛，不能很好地提高模型的魯棒性，有時(shí)還會(huì)導(dǎo)致模型整體的精度下降[3]．

深度學(xué)習(xí)可以視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延續(xù)與升華，通過模擬大腦的學(xué)習(xí)過程，從低級(jí)到高級(jí)地輸入數(shù)據(jù)逐步進(jìn)行特征提取，最終形成模式分類的理想特征，從而提高分類精度．Hinton等采用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的維數(shù)縮減和分類，并指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深層結(jié)構(gòu)可以更深入地學(xué)習(xí)對(duì)象的基本特征，分類性能強(qiáng)[4-8]．目前，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識(shí)別、圖像識(shí)別和信息檢索等方面取得了較好的成果[9-11]．然而深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于高光譜遙感圖像分類相對(duì)較少[12-18]，為此本文提出基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)(deep extreme learning machine，D-ELM)的高光譜遙感圖像分類方法，并應(yīng)用于高光譜遙感圖像分類以驗(yàn)證其有效性．

1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

1.1 自動(dòng)編碼器

自動(dòng)編碼器(auto-encoder，AE)主要分為3個(gè)部分：輸入層、隱含層和輸出層．其3層結(jié)構(gòu)的作用是將輸出與輸入盡量保持一致．其使用過程主要包括編碼和解碼兩部分．編碼是先對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行線性映射，再進(jìn)行非線性變換，求得隱含層表示．設(shè)樣本集為X={xi} (i=1,2,…,N)，輸入樣本xi對(duì)應(yīng)的隱含層表示為

hi=f(xi)=gh(W1xi+b1)

(1)

其中W1和b1分別代表編碼時(shí)輸入層與隱含層之間的權(quán)重和偏置，gh(·)表示隱含層的激勵(lì)函數(shù)．解碼是將編碼后的輸出轉(zhuǎn)換成原空間，求得的解碼信號(hào)

x＾

i可表示為

i=g(xi)=go(W2hi+b2)

(2)

其中W2和b2分別代表解碼時(shí)輸入層與隱含層之間的權(quán)重和偏置，go(·)表示輸出層的激勵(lì)函數(shù)．自動(dòng)編碼器的目的就是使輸出和輸入趨于一致，模型參數(shù)將誤差降到最低，從而構(gòu)建效果最優(yōu)的模型．其目標(biāo)函數(shù)如下：

J(W1，W2，b1，b2)=argminW1，W2，b1，b2∑Ni=1xi-x＾i22

(3)

訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò)第1層后，再把隱含層的激活值作為下一層網(wǎng)絡(luò)的輸入，依此類推，形成棧式自動(dòng)編碼器(stacked auto-encoder，SAE)．

1.2 棧式自動(dòng)編碼器

棧式自動(dòng)編碼器主要應(yīng)用于模型學(xué)習(xí)和特征提取．棧式自動(dòng)編碼器第1步是確定參數(shù)，在該環(huán)節(jié)適用貪婪算法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的每一層進(jìn)行計(jì)算；參數(shù)確定后，再?gòu)木W(wǎng)絡(luò)最上層調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)．若最上層不添加標(biāo)簽信息，則該學(xué)習(xí)過程為無監(jiān)督的特征訓(xùn)練過程; 若最上層加入樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，則這個(gè)學(xué)習(xí)過程為有監(jiān)督的特征訓(xùn)練過程．棧式自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示．

在圖1中，網(wǎng)絡(luò)一共有M層，最高層的隱含層就是網(wǎng)絡(luò)的輸出．一般情況下，將該網(wǎng)絡(luò)和softmax分類器一起使用，整合后的模型可以達(dá)到分類識(shí)別的目的．網(wǎng)絡(luò)整體參數(shù)微調(diào)的目標(biāo)函數(shù)為

(4)

其中yi表示樣本xi對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，Wk和bk分別表示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)重和偏置[9]．

圖1 棧式自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Fig.1 The network architecture of SAE

2 特征提取

高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)維度偏高，數(shù)據(jù)量較少，維度相互間具有較強(qiáng)的內(nèi)聚性．深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量有較高的要求，數(shù)據(jù)量需要達(dá)到一定程度，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型才能發(fā)揮比較好的作用．為此必須先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在數(shù)據(jù)作為輸入樣本進(jìn)入模型前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行添加和降維．

高光譜遙感圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)少，不能很好地滿足深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的要求，本文采用鄰近像元相加求平均值的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)量的擴(kuò)充，利用空間相關(guān)性，在不改變樣本屬性的前提下，增加一些新的樣本數(shù)據(jù)，提高了模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量．

高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)具有同類別相同區(qū)域密度較高的特點(diǎn)，即具有較好的空間相關(guān)性．所以利用這個(gè)特點(diǎn)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行整體調(diào)整，可以有效提高模型總體分類精度．如果簡(jiǎn)單地采用將訓(xùn)練像元和周圍鄰居像元相加作為輸入的話，就會(huì)帶來很高的維度和很大的冗余．

為了獲取較低的維度，并且保證一定的空間相關(guān)性，需要使用特征提取方法對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維．棧式自動(dòng)編碼器和主成分分析(principal component analysis，PCA)都可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維．區(qū)別在于棧式自動(dòng)編碼器為非線性降維，而主成分分析為線性降維．相比之下，棧式自動(dòng)編碼器能夠更好地保留數(shù)據(jù)特征．因此，本文采用棧式自動(dòng)編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)降維．

3 基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜圖像分類

3.1 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的自動(dòng)編碼器

除了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)[19](extreme learning machine，ELM)的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ELM也被用于構(gòu)建多層感知機(jī)的自動(dòng)編碼器．概念上，自動(dòng)編碼器在多層學(xué)習(xí)框架里作為某種特征提取器．?dāng)?shù)學(xué)上，自動(dòng)編碼器將輸入數(shù)據(jù)x映射到高維表示，然后用隱式表示y通過一個(gè)確定性的映射y=hθ(x)=gh(A·x+b)，由θ={A，b}參數(shù)化，其中A為d′×d權(quán)值矩陣，b為偏置向量．然后，隱式表示y映射回重構(gòu)向量z在輸入空間z=hθ′(y)=go(A′·y+b′)，其中θ′={A′，b′}．

使用隨機(jī)映射輸出作為隱式表示y，可容易地構(gòu)建基于ELM的自動(dòng)編碼器．x的重構(gòu)可以看作是一個(gè)ELM學(xué)習(xí)問題，其中A′可通過求解正則化最小均方優(yōu)化問題得到．由于原始ELM中使用L2懲罰，ELM自動(dòng)編碼提取的特征趨向于稠密，并可能具有冗余值．在這種情況下，更稀疏的解是首選．

與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法中使用的自動(dòng)編碼器不同，ELM自動(dòng)編碼器的輸入權(quán)值是通過搜索隨機(jī)空間的返回路徑建立的．ELM學(xué)習(xí)理論已證明，訓(xùn)練具有隨機(jī)映射輸入權(quán)值的ELM已足夠逼近任意的輸入數(shù)據(jù)．也就是說，如果按照ELM的概念訓(xùn)練自動(dòng)編碼器，自動(dòng)編碼器一旦初始化，就不再需要調(diào)優(yōu)．

此外，為獲得輸入更完備的特征，L1優(yōu)化被用于構(gòu)建ELM自動(dòng)編碼器．因此，ELM自動(dòng)編碼器的優(yōu)化模型可以表示為

(5)

其中X表示輸入數(shù)據(jù)，H表示隨機(jī)映射輸出，β表述想要獲得的隱含層權(quán)值．在現(xiàn)存的深度學(xué)習(xí)方法中，X通常是基于β的編碼輸出，而β在優(yōu)化的迭代中是需要進(jìn)行調(diào)整的．在ELM自動(dòng)編碼器中，由于隱含層特征提取利用了隨機(jī)映射，X為原始數(shù)據(jù)，H為無須進(jìn)行調(diào)整的隨機(jī)初始化輸出．

下面將給出L1優(yōu)化問題的求解描述．為表達(dá)清晰，將目標(biāo)函數(shù)(5)重定義為

Fβ=p(β)+q(β)

(6)

本文采用快速迭代收縮閾值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm， FISTA) 求解優(yōu)化問題(6)．快速迭代收縮閾值算法最小化光滑凸函數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度為O(1/j2)，其中j表示迭代次數(shù)．快速迭代收縮閾值算法的實(shí)施細(xì)節(jié)如下：

(2)令y1=β0∈Rn，t1=1為初始點(diǎn)，開始迭代．對(duì)j(j≥1)有：

①βj=sγ(yj)，其中sγ由下式計(jì)算得出：

(7)

通過計(jì)算上面的迭代步，可從被干擾的數(shù)據(jù)中恢復(fù)數(shù)據(jù)．通過將結(jié)果基于β作為ELM自動(dòng)編碼器的權(quán)值，輸入和學(xué)習(xí)特征的內(nèi)積可形成原始數(shù)據(jù)的完備表示．

3.2 深度極限學(xué)習(xí)機(jī)

深度極限學(xué)習(xí)機(jī)基于如圖2所示的多層框架．與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法的貪婪訓(xùn)練框架不同，深度極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練框架在結(jié)構(gòu)上分為兩個(gè)不同的階段：無監(jiān)督特征表示，監(jiān)督特征分類．在第1階段，基于ELM的自動(dòng)編碼器從輸入數(shù)據(jù)中提取多層稀疏特征．在第2階段，原始ELM回歸被用于進(jìn)行最終的決策．

在無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)之前，原始輸入數(shù)據(jù)需轉(zhuǎn)化為ELM隨機(jī)特征空間，可以幫助探索訓(xùn)練樣本間的隱含信息．然后，進(jìn)行N層無監(jiān)督學(xué)習(xí)以獲得最終的高層稀疏特征．?dāng)?shù)學(xué)上，每個(gè)隱含層的輸出可以表示為

Hi=gh(Hi-1·β)

(8)

其中Hi為第i層(i∈[1，k])輸出，Hi-1為第i-1層輸出，β為輸出權(quán)值．需注意，深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的每個(gè)隱含層是獨(dú)立的模塊，并且功能上作為獨(dú)立的特征提取器．隨著層數(shù)的增加，結(jié)果特征變得更加完備．當(dāng)上一層的特征被提取后，當(dāng)前層的權(quán)值或參數(shù)將會(huì)固定，并不再進(jìn)行微調(diào)．

圖2 多層極限學(xué)習(xí)機(jī)流程圖Fig.2 The flow diagram of multilayer ELM

由圖2(a)可以看出，在深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的無監(jiān)督層級(jí)訓(xùn)練后，第k層的結(jié)果輸出被視為從輸入數(shù)據(jù)提取的高層稀疏特征．當(dāng)被用于分類時(shí)，這些特征被隨機(jī)擾動(dòng)，然后被用作監(jiān)督ELM回歸的輸入以得到最終結(jié)果．對(duì)Hk進(jìn)行擾動(dòng)是因?yàn)樾枰獙?duì)輸入進(jìn)行隨機(jī)映射以保持ELM的通用逼近能力．

4 仿真實(shí)例

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

4.1.1 AVIRIS數(shù)據(jù) 第1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是高光譜遙感數(shù)據(jù)92AV3C，于1992年6月由機(jī)載可見光/紅外成像光譜儀(AVIRIS)拍攝于美國(guó)印第安納州西北部印度松林測(cè)試地[3]，該數(shù)據(jù)屬于公共實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，被大多數(shù)高光譜研究人員使用，方便研究者相互對(duì)比、改進(jìn)算法．

圖3中圖像大小為145 pixel×145 pixel，波長(zhǎng)為0.40～2.50 μm；原始波段為220個(gè)，除去20個(gè)水吸收波段(104～108，150～163，220)后的波段一共有200個(gè)；圖像的空間分辨率約為20 m；光譜分辨率小于10 nm．圖3(a)是AVIRIS圖像的假彩色合成圖，圖3(b)是地物信息參考分類圖．AVIRIS圖像數(shù)據(jù)的地物類別情況如表1所示．針對(duì)16類地物類別，隨機(jī)選取10%樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余90%樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本．

4.1.2 ROSIS數(shù)據(jù) 第2組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是使用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀(ROSIS)在Pavia大學(xué)(University of Pavia，PU)拍攝的．該數(shù)據(jù)空間分辨率為1.3 m，光譜波長(zhǎng)為0.43～0.86 μm，共有103個(gè)波段．主要拍攝的是校園建筑和環(huán)境．將該光譜圖像的地物分為9類，具體信息如表2所示，示意圖如圖4所示．針對(duì)9類地物類別，選取10%樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余90%樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本．

圖3 AVIRIS圖像示意圖Fig.3 The schematic diagram of AVIRIS image

表1 AVIRIS高光譜遙感數(shù)據(jù)的地物類別及樣本數(shù)

Tab.1 The ground category and sample number of AVIRIS hyperspectral remote sensing data

編號(hào)地物類別樣本數(shù)1Alfalfa462Corn-notill14283Corn-mintill8304Corn2375Grass-pasture4836Grass-trees7307Grass-pasture-mowed288Hay-windrowed4789Oats2010Soybean-notill97211Soybean-mintill245512Soybean-clean59313Wheat20514Woods126515Buildings-Grass-Trees-Drives38616Stone-Steel-Towers93

表2 ROSIS高光譜遙感數(shù)據(jù)的地物類別及樣本數(shù)

Tab.2 The ground category and sample number of ROSIS hyperspectral remote sensing data

編號(hào)地物類別樣本數(shù)1Asphalt66312Meadows186493Gravel20994Trees30645PaintedmetalSheets14356BareSoil50297Bitumen13308Self-BlockingBricks36829Shadows947

圖4 ROSIS圖像示意圖Fig.4 The schematic diagram of ROSIS image

4.2 實(shí)驗(yàn)方法

針對(duì)4.1節(jié)中選取的兩組數(shù)據(jù)，使用AVIRIS進(jìn)行實(shí)驗(yàn)步驟說明．首先，使用鄰近像元相加求平均值的方法對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，在實(shí)驗(yàn)過程中，設(shè)置擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)量是原訓(xùn)練樣本的10倍．然后，通過實(shí)驗(yàn)確定D-ELM隱含層的層數(shù)．分別使用不同層數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)．隱含層選取1～6，分別求得總體分類精度(OA)和Kappa系數(shù)，如圖5所示．

圖5 不同隱含層層數(shù)對(duì)應(yīng)的總體分類精度和 Kappa系數(shù)Fig.5 The OA and Kappa coefficient of different hidden layer number

從圖5可以看出，隨著隱含層層數(shù)的不斷增加，總體分類精度和Kappa系數(shù)呈現(xiàn)先上升再下降的現(xiàn)象，對(duì)比可以看出當(dāng)層數(shù)為3時(shí)，所得的總體分類精度和Kappa系數(shù)最大．因此，確定在實(shí)驗(yàn)過程中，隱含層層數(shù)為3．

在隱含層層數(shù)確定的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)．通過D-ELM算法得到混淆矩陣，效果最好的一組信息值為對(duì)角矩陣diag{46，1 428，830，237，483，730，28，478，20，972，2 455，593，205，1 265，386，93}．

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.3.1 AVIRIS數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 由4.2節(jié)中所得的混淆矩陣，采用本文D-ELM方法計(jì)算得到總體分類精度為0.934 0，Kappa系數(shù)為0.917 2．與ELM[19]、SVM和ELMK[20]方法的總體分類精度和Kappa系數(shù)比較如表3所示．

從表3可以看出，本文D-ELM方法獲得了較好的分類結(jié)果．針對(duì)該組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外許多團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了仿真，Galal等[21]用多個(gè)光譜特征，并在整個(gè)波段和波段的某個(gè)子集分別進(jìn)行分類，得到的總體分類精度分別為0.902 0和0.916 0．Alajlan等[22]提出了基于監(jiān)督-非監(jiān)督的分類方法，得到了0.915 0的總體分類精度．Camps-Valls等[23]結(jié)合空間信息和光譜信息的分割方法得到了0.918 0的總體分類精度和0.910 0的Kappa系數(shù)．從總體分類精度和Kappa系數(shù)的對(duì)比來看，本文方法分類結(jié)果較好．

表3 AVIRIS高光譜遙感數(shù)據(jù)總體分類精度和Kappa系數(shù)比較

Tab.3 The OA and Kappa coefficient comparison of AVIRIS hyperspectral remote sensing data

方法總體分類精度Kappa系數(shù)ELM[19]0．87460．8489SVM0．87940．8628ELMK[20]0．91380．9013D-ELM0．93400．9172

此外，將不同分類方法的分類結(jié)果以圖像形式顯示，如圖6所示．

圖6 AVIRIS圖像分類結(jié)果示意圖Fig.6 The classification result schematic diagram of AVIRIS image

從圖6可以看出，D-ELM方法相比其他3種方法對(duì)類別10和11的分類結(jié)果有明顯的優(yōu)勢(shì)．對(duì)比類別10可以看出，D-ELM分類結(jié)果錯(cuò)誤樣本點(diǎn)最少，SVM分類結(jié)果錯(cuò)誤樣本點(diǎn)最多．對(duì)比類別11可以看出，ELM、SVM和D-ELM分類結(jié)果錯(cuò)誤樣本點(diǎn)分布較為稀疏，ELMK分類結(jié)果錯(cuò)誤樣本點(diǎn)在小區(qū)域密度較大；從錯(cuò)誤樣本點(diǎn)數(shù)量上看，D-ELM方法的錯(cuò)誤率最低．但D-ELM對(duì)其他類別的處理效果優(yōu)勢(shì)不是特別明顯，從結(jié)果分析來看，類別10和11的空間信息更適合D-ELM 方法．

4.3.2 ROSIS數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 采用D-ELM方法計(jì)算得到總體分類精度為0.946 5，Kappa系數(shù)為0.923 8．針對(duì)ROSIS圖像數(shù)據(jù)，不同分類方法的總體分類精度和Kappa系數(shù)比較如表4所示．

表4 ROSIS高光譜遙感數(shù)據(jù)總體分類精度和Kappa系數(shù)比較

Tab.4 The OA and Kappa coefficient comparison of ROSIS hyperspectral remote sensing data

方法總體分類精度Kappa系數(shù)ELM[19]0．88490．8580SVM0．89430．8734ELMK[20]0．92210．9123D-ELM0．94650．9238

將不同分類方法的分類結(jié)果以圖像形式顯示，如圖7所示．

圖7 ROSIS圖像分類結(jié)果示意圖Fig.7 The classification result schematic diagram of ROSIS image

從圖7可以看出，對(duì)比類別2，ELM方法出現(xiàn)了局部錯(cuò)誤數(shù)據(jù)點(diǎn)密度較大的情況，可以看出ELM方法對(duì)類別2的分類結(jié)果不如其他3種方法．對(duì)比類別6可以看出，ELM和SVM方法出現(xiàn)了大范圍數(shù)據(jù)點(diǎn)錯(cuò)分成類別2的現(xiàn)象，過擬合嚴(yán)重，并未獲得很好的預(yù)期效果，而ELMK和D-ELM 方法也有局部錯(cuò)分的現(xiàn)象，錯(cuò)誤率較低，并且對(duì)比可以看出，D-ELM對(duì)類別6的分類結(jié)果更好．從樣本分類的整體來看，D-ELM方法與其他3種方法比較，在對(duì)每個(gè)類別數(shù)據(jù)處理的過程中，均顯示出了較高的魯棒性，以及對(duì)不同類別數(shù)據(jù)較強(qiáng)的適應(yīng)性，分類結(jié)果精度較高．

5 結(jié) 語

本文提出一種基于深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜遙感影像分類方法，用于解決高光譜遙感分類中數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、訓(xùn)練樣本多帶來的分類結(jié)果差、分類效率低等問題．該方法首先對(duì)原訓(xùn)練集進(jìn)行特征分割，對(duì)分割出的子特征進(jìn)行SAE變換，然后將深度極限學(xué)習(xí)機(jī)方法應(yīng)用到SAE變換后的數(shù)據(jù)上，再通過實(shí)驗(yàn)確定深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的隱含層層數(shù)，從而確定最終的模型結(jié)構(gòu)．將最終模型應(yīng)用于AVIRIS和ROSIS兩組高光譜遙感數(shù)據(jù)，并與ELM、SVM和ELMK 3種方法進(jìn)行比較，從總體分類精度和分類結(jié)果圖像上，均能看出本文方法大大提高了總體分類精度，具有較高的適應(yīng)性．同時(shí)針對(duì)AVIRIS高光譜遙感數(shù)據(jù)，也與當(dāng)前一些復(fù)雜方法進(jìn)行了比較， 可以看出本文方法同樣具有較高的總體分類精度．

此外，在對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)過程中，發(fā)現(xiàn)本文方法與其他3種方法相比，方法效率受隱含層層數(shù)限制較大，在今后的研究過程中，重點(diǎn)放在提高方法的效率上．

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