为了解决训练样本有限情况下高光谱图像分类精度低的问题,提出了一种结合扩张卷积与注意力机制的三维-二维串联卷积神经网络模型。首先,该模型以串联的三维-二维卷积神经网络作为基础结构,利用三维卷积同时提取高光谱图像的空谱特征,并采用二维卷积进一步提取高级空间语义信息;然后,通过引入扩张卷积增大卷积核感受野,构建了多尺度特征提取结构,实现了多尺度特征的融合;最后,利用注意力机制使网络关注重要的空谱特征,并抑制噪声和冗余信息。在两个常用数据集上对本文算法和四种基于深度学习的分类算法进行对比实验,结果表明,所提模型取得了最准确的分类结果,有效提高了训练样本有限条件下的分类精度。

为了解决基于深度学习的高光谱图像分类方法对于小样本数据分类精度低的问题,提出了一种基于多尺度残差网络的分类模型。该模型通过在残差模块中加入分支结构,分别构造了基于光谱特征和空间特征的提取模块,实现了空间特征和光谱特征的多尺度提取融合,充分利用了高光谱图像中丰富的空谱信息。此外,所提模型使用了动态学习率、批归一化以及Dropout等来提高计算效率和防止过拟合。实验结果表明,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上分别取得了99.07%和99.96%的总体分类精度,与支持向量机和现有的深度学习方法相比,所提模型有效地提高了针对小样本高光谱图像的分类性能。