高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-谱联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷高光谱数据集上进行地物分类实验: 在1%样本比例下, 地物总体分类精度达到了91.05%和94.16%; 在5%样本比例下, 地物总体分类精度达到了97.38%和97. 50%。结果表明: 由于SSDL特征提取算法融合了数据中深层非线性特征和空间信息, 能够提取出更具鉴别特性的特征, 较其他同类算法能够获取更高分类精度。