计算机应用研究

作者：张雄山,赵艮平,程良伦,

单位：1.广东工业大学a.计算机学院;b.广东省信息物理融合系统重点实验室,广州510006；2.南宁师范大学a.北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室;b.广西地表过程与智能模拟重点实验室,南宁530001；

关键词：高光谱,LiDAR,地物分类,胶囊网络,e-squash函数,

基金：国家自然科学基金资助项目(61701123)；国家高分地球观测主要项目(83-Y40G33-9001-18/20)；广东省信息物理融合重点实验室项目(2016B030301008)；广东省农业科学与技术创新团队项目(2019KJ147)；广东省科技计划资助项目(2016B010127005)；广西北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室(南宁师范大学)和广西地表过程与智能模拟重点实验室(南宁师范大学)开放或系统基金资助项目(NNNU-KLOP-K1936)；；

针对高光谱和LiDAR成像优势，通过构建三维深度胶囊网络（3D-deep capsule network，3D-DCN）探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用。该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射，然后紧跟胶囊网络生成代表特征的矢量并实现卷积、封装和分类；针对胶囊网络层间的非线性激活函数提出一种称为e-squash的非线性激活函数用于特征学习。在城市数据集上的分类实验表明，使用LiDAR高程特征数据极大地改善了高光谱图像分类精度，采用提出激活函数的3D-DCN在城市数据分类方面比经典分类方法和未采用e-squash的胶囊网络具有更大的应用潜力。

来源：2021年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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