基于深度学习的高光谱遥感图像分类

资 源 简 介

基于深度学习的高光谱遥感图像分类

详 情 说 明

高光谱遥感图像分类是遥感领域的重要研究方向，其核心任务是为每个像素赋予特定类别标签（如植被、水体、建筑物等）。相比传统多光谱数据，高光谱图像包含数百个连续窄波段，在提供丰富光谱信息的同时，也带来了维度灾难和波段相关性等挑战。

深度学习在该领域的应用优势主要体现在： 自动特征学习：通过卷积神经网络（CNN）等架构自动提取空间-光谱联合特征，避免了传统方法中人工设计特征的不完备性。 上下文建模能力：3D-CNN或Transformer结构能有效捕捉局部邻域的空间关联性和波段间的光谱依赖性。 端到端优化：从原始输入到分类结果的全流程可微分，支持端到端训练提升模型判别力。

典型技术路线包括： 空间-光谱双分支网络：分别处理空间维度和光谱维度特征后融合 轻量化设计：采用深度可分离卷积降低参数量以适应有限样本 半监督学习：利用生成对抗网络（GAN）缓解标注数据稀缺问题

当前研究热点聚焦于小样本学习、三维注意力机制以及多模态数据融合，这些方向进一步推动了分类精度与实用性的提升。