Hyperspectral Band Selection Based on Deep Convolutional Neural Network and Distance Density

高光谱成像 卷积神经网络 计算机科学 人工智能 维数之咒 模式识别(心理学) 选择(遗传算法) 深度学习 人工神经网络 降维
作者
Ying Zhan,Dan Hu,Haihua Xing,Xianchuan Yu
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:14 (12): 2365-2369 被引量:74
标识
DOI:10.1109/lgrs.2017.2765339
摘要

In this letter, a band-selection approach based on the deep convolutional neural network (CNN) and distance density (DD) is proposed. This method effectively mitigates the curse of dimensionality for hyperspectral images (HSIs). First, we use the hyperspectral full-band data to train a custom 1-D CNN to obtain a well-trained model. Second, we select band combinations based on DD. Using the rectified linear unit, which is the activation function of the CNN that is only activated with a nonzero value, we can effectively test the band combinations without retraining the model. Finally, the method selects the band combinations with the highest precision as the final selected bands. This precision measure is a new criterion for band selection. To further improve the performance, a data augmentation method based on DD is also proposed. To justify the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted on two HSIs. The results show that the proposed method can acquire more satisfactory results than traditional methods.
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