【摘 要】
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深度学习因其自主挖掘和表征高光谱图像自身特征的能力,在高光谱图像分类任务中得到了广泛的应用。但是基于深度学习任务中的分类算法仍然存在数据冗余、精细特征提取不充分、光谱全局与局部信息丢失等问题,很多方法在对高光谱图像进行分类时,只考虑光谱信息或者空间信息,不能充分利用图像的特征。本文分析总结了高光谱图像分类现状后。针对上述问题,提出了两种基于空谱联合的高光谱图像分类算法,主要从动态卷积和图卷积两个方
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深度学习因其自主挖掘和表征高光谱图像自身特征的能力,在高光谱图像分类任务中得到了广泛的应用。但是基于深度学习任务中的分类算法仍然存在数据冗余、精细特征提取不充分、光谱全局与局部信息丢失等问题,很多方法在对高光谱图像进行分类时,只考虑光谱信息或者空间信息,不能充分利用图像的特征。本文分析总结了高光谱图像分类现状后。针对上述问题,提出了两种基于空谱联合的高光谱图像分类算法,主要从动态卷积和图卷积两个方面解决目前基于空谱联合高光谱图像分类遇到的问题。针对高光谱图像分类任务中存在数据冗余,精细特征、空谱之间的交互特征的提取不充分等现象。提出了结合动态卷积和三重注意力机制的高光谱图像分类方法。首先对数据进行预处理,采用主成分分析方法进行降维,去除冗余信息;然后构建结合动态卷积改进的残差网络的特征提取模块,动态卷积自适应的调整卷积参数提取深度精细化特征;动态卷积层后引入三重注意力机制跨维度相互作用获取更有分辨性的高光谱空谱信息。该方法高效的捕获了精细化特征和跨纬度交互的空谱信息。分别在Pavia University、Kennedy Space Center、Salinas三个公开数据集上进行分类实验,结果表明该方法增强了网络模型的分类性能,有效的提高了分类精度。其次针对高光谱图像信息量大、光谱全局与局部信息边缘化信息不易获取的现象,提出了一种基于图卷积网络的模型用于高光谱图像分类。首先采用超像素算法将数据处理成超像素节点,生成的图节点更适用于图卷积网络进行卷积运算;同时图卷积可以将邻居节点的信息作为当前节点的信息补充,获取边缘化信息和更清晰地边界特征,得到的高光谱特征比单一个体特征更完整;在图卷积网络中引入多尺度操作,多尺度网络的构建从不同尺度充分挖掘高光谱图像的局部特征,并且提取到更丰富的空谱联合信息。在三个公开数据集上的研究结果显示,该方法获得了更好的分类效果,更高的分类精度。
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