基于多尺度3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

作者：吴俊峰; 高龙; 王超; 徐从安; 闫文君

来源：海军航空大学学报, 2022, 37(05): 361-374.

• 高光谱图像分类
• 3D卷积神经网络
• 多尺度

设计提出了1种针对高光谱图像分类任务的3D-MSCNN模型。在PCA降维的基础上，利用3D空谱特征提取网络和2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取，充分发挥高光谱图像空谱信息价值，增强对不同尺度地表覆盖的表达能力。最后，利用Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明，本文算法在Indian Pines和Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和HybirdSN等方法相比，本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和Kappa系数等客观评价指标。