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作者：涂潮;刘万军;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;辽宁工程技术大学软件学院;
摘要：针对高光谱影像分类方法在特征提取过程中存在重要特征关注缺乏和信息利用不足的问题，该文提出一种多分支空洞卷积和注意力结合的高光谱影像分类方法。首先，构建多尺度特征提取模块，不同分支引入不同数量的空洞卷积增大模型的感受野，提取更多的上下文特征，同时采用通道注意力对多尺度特征进行重标定，实现不同通道间特征的融合。然后，为了进一步增强浅层特征和深层特征的相关性，引入跳跃连接构建新型残差密集网络。最后，设计三维空谱注意力机制，关注重要的空谱特征，抑制非重要特征的干扰。采用数据集Botswana、Xuzhou作为实验数据集，在每类训练样本数量为30的情况下，所提方法总体分类精度分别为98.61%和98.31%。与先进的分类方法相比，该文所提方法不仅获得较高的分类精度，而且能有效利用不同层次下的空谱特征。
关键词：高光谱影像;;卷积神经网络;;空洞卷积;;注意力机制;;跳跃连接
基金资助：国家自然科学基金面上项目（42271409）
