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基于残差网络特征融合的高光谱图像分类
基于残差网络特征融合的高光谱图像分类
摘要：
高光谱图像分类是一项重要的任务，可用于农业、环境、地质等领域。然而，高光谱图像的特征复杂，波段维度高，并且同时存在空间和光谱信息。为了充分利用这些信息，本文提出了一种基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。该方法包括两个关键步骤：特征提取和特征融合。针对特征提取，我们采用了深度残差网络模型，以提取高光谱图像中的光谱和空间特征。为了进一步提取图像的上下文信息，我们还引入了注意力机制。在特征融合步骤中，我们使用了残差网络的特征分支和注意力机制的特征分支，并将它们融合在一起，以得到更准确的分类结果。实验结果表明，所提出的方法在多个高光谱图像分类数据集上取得了优异的性能。
关键词：高光谱图像分类，特征融合，深度残差网络，注意力机制
1.引言
高光谱图像分类是一项重要的任务，通过利用高光谱传感器获取的波段连续的光谱数据，可以对地表进行精确的分类和定量分析。然而，由于高光谱图像的特征复杂，传统的分类方法往往无法充分利用这些信息。因此，研究人员提出了许多基于深度学习的高光谱图像分类方法，取得了一定的进展。
2.相关工作
2.1高光谱图像分类方法
传统的高光谱图像分类方法主要基于像元级别的特征提取和分类器构建。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和光谱角度匹配(SAM)等。然而，这些方法往往忽视了高光谱图像的空间信息，导致性能有限。为了克服这个问题，研究人员提出了一些基于深度学习的高光谱图像分类方法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制(AM)等。
2.2残差网络
残差网络是一种深度学习模型，通过引入跳跃连接和残差块，可以解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题。在高光谱图像分类领域，残差网络被广泛应用于特征提取。
2.3注意力机制
注意力机制是一种模仿人类注意力机制的模型，用于提取图像中的重要信息。在高光谱图像分类中，注意力机制可以帮助模型自适应地选择光谱和空间特征。
3.方法
本文提出的方法主要包括两个关键步骤：特征提取和特征融合。在特征提取步骤中，我们采用了残差网络模型，以提取高光谱图像中的光谱和空间特征。在特征融合步骤中，我们使用了残差网络的特征分支和注意力机制的特征分支，并将它们融合在一起。
4.实验结果
本文在多个高光谱图像分类数据集上进行了实验评估，并与其他几种方法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法在准确度和鲁棒性方面均优于其他方法。此外，我们还进行了消融实验，验证了所提出方法的有效性。
5.结论
本文提出了一种基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。该方法通过利用残差网络的特征分支和注意力机制的特征分支，实现了高光谱图像特征的融合，并取得了优异的分类性能。未来的工作可以进一步优化网络结构，提高分类精度和鲁棒性。
参考文献：
[1]HeK,ZhangX,RenS,etal.DeepResidualLearningforImageRecognition[J].2016.
[2]ChenLC,PapandreouG,KokkinosI,etal.Deeplab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFs[J].2017.