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基于深度学习的高光谱影像分类方法研究

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针对高光谱影像分类方法精度不足的问题,提出一种基于空间-频谱变换(Spectral-Spatial Transformer,SST)网络的高光谱影像分类方法.首先,将高光谱影像预处理为一维特征向量.然后,设计了具有光谱-空间注意力模块和池化残差模块的SST高光谱影像分类网络.本文所提出的分类方法在Indian Pines数据集和Pavia University数据集上的总体分类精度分别为98.67%和99.87%,表明此方法具有较高的分类精度,为高光谱影像分类及应用提供了一种新方案.
Research on hyperspectral image classification method based on deep learning
Targeting the issue of insufficient accuracy of hyperspectral image classification methods,a hyperspectral im-age classification method based on Spatial-spatial transformer(SST)network is proposed.Firstly,the hyperspectral im-ages are preprocessed into one-dimensional feature vectors.Then,the SST hyperspectral image classification network with spectral-spatial attention module and pooled residual module is designed.The overall classification accuracy of the proposed classification method on Indian Pines dataset and Pavia University dataset is 98.67%and 99.87%,respective-ly,which indicates that this method has high classification accuracy and provides a new scheme for hyperspectral image classification and application.

deep learninghyperspectral imageclassificationsatellite imagery

张彬、刘亮、李晓杰、周伟

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海军航空大学 航空作战勤务学院,山东 烟台 264000

海军航空大学 岸防兵学院,山东 烟台 264000

深度学习 高光谱影像 分类 遥感图像

国家自然科学基金

62005318

2023

红外与毫米波学报
中国光学学会 中国科学院上海技术物理所

红外与毫米波学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.612
ISSN:1001-9014
年,卷(期):2023.42(6)
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