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作者：刘扬;李蕊;张洪霞;周新辉;
单位：河南省大数据分析与处理重点实验室;河南大学计算机与信息工程学院;河南大学淮河医院;商丘学院计算机工程学院;
摘要：作为重要的遥感技术手段，可见光遥感空间分辨率高，但易受气象条件的影响；红外遥感大气穿透力强，但是其分辨率低、数据获取困难.如何结合不同模态遥感数据，实现遥感图像的跨波段研究是当前遥感应用的重要问题.本文利用迁移强化学习技术研究了可见光-红外跨波段遥感图像分类.主要研究工作包括：(1)采用波段选择方法，构造了遥感图像跨波段数据集，解决了不同波段样本缺乏和数据不平衡的问题.(2)采用迁移学习实现了基于脉冲神经网络的可见光-红外遥感图像的跨波段分类，解决了小样本数据导致的模型泛化能力不足和过拟合问题.(3)通过强化学习研究了不同网络层参数的迁移控制机制，有效地提升了遥感图像的分类结果.本研究对实现移动计算环境下遥感跨波段图像分类系统的工程应用具有重要现实意义.
关键词：脉冲神经网络;;跨波段分类;;遥感图像;;迁移学习;;强化学习
基金资助：国家自然科学基金面上项目(62176087);; 河南省自然科学基金重点项目(242300421218);; 河南省高校科技创新团队(24IRTSTHN021)
