Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp phân loại ảnh viễn thám siêu phổ (AVTSP). Chúng tôi sử dụng một khung mạng nơ-ron tích chập mới để trích xuất các đặc điểm cục bộ của ảnh viễn thám siêu phổ, và sau đó sử dụng một thuật toán máy học hạt nhân cấp tốc (kernel extreme learning machine, KELM) để phân loại các đối tượng khác nhau. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Phân loại ảnh viễn thám siêu phổ dựa trên mô hình CNN-KELM sâu Lê Bá Tuấn Vũ Quốc Huy Nguyễn Vũ Hưng Lê Khánh Thành và Phạm Chí Thành Phòng Thiết Bị Và Hệ Thống Thông Minh Viện Tự Động Hóa Kỹ Thuật Quân Sự Email batuanle@ maihuyvu@ kehoachvtdh@ lethanhvtdhktqs@ Abstract Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dữ liệu AVTSP. Nó được chứng minh là một phương phân loại ảnh viễn thám siêu phổ AVTSP . Chúng tôi sử pháp khai thác tính năng với hiệu quả cao 7 8 9 . dụng một khung mạng nơ-ron tích chập mới để trích Huang và cộng sự 10 đề xuất thuật toán máy học hạt xuất các đặc điểm cục bộ của ảnh viễn thám siêu phổ và nhân cấp tốc sử dụng lý thuyết hàm hạt nhân và không sau đó sử dụng một thuật toán máy học hạt nhân cấp tốc cần xác định số lượng nút lớp ẩn do đó thời gian đào kernel extreme learning machine KELM để phân loại các đối tượng khác nhau. Các thí nghiệm được thực hiện tạo nhanh hơn các mạng truyền thống. trên hai ảnh viễn thám siêu phổ và thu được kết quả Bộ phân loại được sử dụng trong hầu hết các phân loại tốt. nghiên cứu là hàm Softmax truyền thống. Chức năng này sẽ hoạt động kém trong các bài toán đa phân loại. Keywords- Ảnh viễn thám siêu phổ mạng nơ-ron tích Mặt khác việc sử dụng các đặc trưng không gian của chập convolutional neural network CNN máy học hạt các đối tượng trên mặt đất để nâng cao độ chính xác nhân cấp tốc kernel extreme learning machine KELM của mô hình phân loại là một nhiệm vụ quan trọng cần phân loại. được nghiên cứu trong công nghệ viễn thám. Do đó để cải thiện hiệu suất của mô hình phân loại AVTSP dựa I. GIỚI THIỆU trên hai thuật toán CNN và KELM nghiên cứu này đề Gần đây thuật toán học sâu đã thu hút sự chú ý của các xuất một mô hình phân loại cho AVTSP. Mô hình này nhà nghiên cứu trong việc phân loại ảnh viễn thám siêu sử dụng các ưu điểm của thuật toán CNN và KELM và phổ 1 2 . Mou và .
