Hyperspectral image classification using k-sparse denoising autoencoder and spectral–restricted spatial characteristics

Hyperspectral images (HSIs) have both spectral and spatial characteristics that possess considerable information. This paper proposes a novel k-sparse denoising autoencoder (KDAE) with a softmax classifier for HSI classification. Based on the stack-type autoencoder, KDAE adopts k-sparsity and random...

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Veröffentlicht in:	Applied soft computing Jg. 74; S. 693 - 708
Hauptverfasser:	Lan, Rushi, Li, Zeya, Liu, Zhenbing, Gu, Tianlong, Luo, Xiaonan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.01.2019
Schlagworte:	Hyperspectral image classification k-sparse denoising autoencoders Restricted spatial information Softmax Softmax Restricted spatial information k-sparse denoising autoencoders Hyperspectral image classification
ISSN:	1568-4946, 1872-9681
Online-Zugang:	Volltext
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