基于多尺度卷積融合的高光譜圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)

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摘要：針對(duì)高光譜圖像分類(lèi)中多尺度特征提取能力薄弱以及光譜—空間特征融合機(jī)制不夠靈活等問(wèn)題，文章提出一種基于多尺度卷積融合的高光譜圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)。該模型設(shè)計(jì)了新穎的多尺度卷積融合模塊，通過(guò)雙分支異構(gòu)結(jié)構(gòu)有效解耦光譜特征并構(gòu)建層次化空間特征提取器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)高光譜圖像的高效光譜—空間聯(lián)合建模。在IndianPines、PaviaUniversity和Houston2013三種經(jīng)典開(kāi)源數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與五種基線方法相比，所提模型顯著增強(qiáng)了多尺度特征的表征能力，并展現(xiàn)出更優(yōu)的高光譜圖像分類(lèi)效果。（剩余7654字）