一种结合聚类的高光谱遥感深度学习岩性填图方法

本发明属于高光谱遥感地质领域，具体涉及一种结合聚类的高光谱遥感深度学习岩性填图方法，该方法包括：对高光谱数据进行预处理，获取目标高光谱反射率数据；计算岩性聚类数，将聚类数输入模糊C均值方法，对获取的高光谱反射率数据进行岩性聚类，区分出不同种类的岩性地质体；确定区分出的不同种类地质体的岩性种类；为每种岩性提取图斑作为样本，建立区域岩性样本库；根据获取的高光谱反射率数据和建立区域岩性样本库，对深度学习神经网络模型进行训练，获得岩性特征提取网络模型，进行岩性填图。本发明方法能够有效解决大范围高光谱遥感岩性填图中样本选取和提高效率的难题，保证岩性样本的准确性，提高岩性样本选取的效率。