Improving deep hyperspectral image classification performance with spectral unmixing

过度拟合 自编码 人工智能 高光谱成像 分类器(UML) 计算机科学 模式识别(心理学) 人工神经网络 训练集 机器学习
作者
Alan J. X. Guo,Fei Zhu
出处
期刊:Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:183: 107949-107949 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.sigpro.2020.107949
摘要

Recent advances in neural networks have made great progress in the hyperspectral image (HSI) classification. However, the overfitting effect, which is mainly caused by complicated model structure and small training set, remains a major concern. Reducing the complexity of the neural networks could prevent overfitting to some extent, but also declines the networks’ ability to express more abstract features. Enlarging the training set is also difficult, for the high expense of acquisition and manual labeling. In this paper, we propose an abundance-based multi-HSI classification method. Firstly, we convert every HSI from the spectral domain to the abundance domain by a dataset-specific autoencoder. Secondly, the abundance representations from multiple HSIs are collected to form an enlarged dataset. Lastly, we train an abundance-based classifier and employ the classifier to predict over all the involved HSI datasets. Different from the spectra that are usually highly mixed, the abundance features are more representative in reduced dimension with less noise. This benefits the proposed method to employ simple classifiers and enlarged training data, and to expect less overfitting issues. The effectiveness of the proposed method is verified by the ablation study and the comparative experiments.
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