本发明属于遥感地质勘察领域技术领域，具体涉及一种对高光谱SASI数据进行岩性分类的方法，包括以下步骤：步骤一：对高光谱SASI数据预处理，并提取训练样本数据；步骤二：利用自编码+2D卷积深度学习模型进行岩石分类；步骤2.1：建立自编码+2D卷积深度学习网络模型，使用训练数据对深度学习网络进行训练，构建合适的深度学习网络模型；步骤2.2：模型参数选择与设置；步骤三：精度评价。本发明设计的方法可实现遥感地质勘查区域的高光谱遥感数据高精度岩石分类。
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“对高光谱SASI数据进行岩性分类的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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