基于多尺度混合卷积网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像数据分布不均匀、空谱特征提取不够充分以及随着网络层数增加而导致的网络退化等问题，提出一种基于多尺度混合卷积网络的高光谱图像分类方法。首先，使用主成分分析对高光谱数据进行降维处理；接着，利用邻域提取将邻域内的像素点作为一个样本，补充相应的空间信息；然后，使用多尺度混合卷积网络对预处理后的样本数据进行特征提取，并加入混合域注意力机制来加强空间和光谱维中有用的信息；最后，使用Softmax分类器对每个像素样本进行类别划分。实验结果表明：将所提出的模型在Indian Pines和Pavia University两个高光谱数据集中进行实验，其总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数分别能达到0.987 9、0.983 3、0.986 2和0.999 0、0.996 9、0.998 6。该算法能够更加充分地提取高光谱图像的特征信息，与其他分类方法相比取得了更好的分类效果。