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摘要
本发明公开了一种基于语义图注意力网络的不同混乱度高光谱图像分类方法,用于解决在少样本训练网络的情况下不同混乱度高光谱图像分类精度不高,以及谱-空-图语义特征丢失的问题。本发明的具体方案是：1)输入高光谱图像,生成样本数不同的训练样本集和测试样本集；2)构建语义图注意力网络；3)将训练样本集分次输入到语义图注意力网络,利用随机梯度下降法对该网络进行训练,直到focalloss损失函数收敛为止；4)将测试样本输入到训练好的语义图注意力网络得到分类结果。本发明能在少训练样本下获得高准确率的分类,可用于对不同混乱度高光谱图像的地物种类探测。
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