基于注意的双向长短期记忆网络的高光谱图像分类思维导图

若白

2024-12-25

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常规分类器

递归神经网络

数据集描述

基于注意的双向长短期记忆网络的高光谱图像分类内容详述

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思维导图大纲

研究背景与意义

高光谱图像的特点

高光谱成像传感器能够在保持物体空间信息的同时获取丰富的光谱信息，从而探索光谱和空间特征。

与卷积彩色图像或多光谱遥感图像相比，高光谱图像在信息丰富度上有了很大的提高。

应用领域

医药、农业、工业和食品等领域对高光谱图像分类有极大兴趣。

现有方法及其局限性

常规分类器

直接将光谱像素向量输入常规分类器（如支持向量机、随机森林）进行分类。

存在维度灾难问题（Hughes效应），直接利用高光谱图像的光谱信息容易导致过拟合。

卷积神经网络（CNN）

CNN能够提取不同维度的高光谱图像特征，但主要集中在空间特征，忽略了光谱特征的双向相关性。

递归神经网络（RNN）

RNN将高光谱像元作为序列数据处理，重点学习光谱序列，但仅考虑单向相关性，无法充分挖掘双向频谱相关性。

提出的方法

Bi-LSTM架构

利用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络考虑波段图像的双向相关性，同时考虑正相关和后向相关。

设计并实现了空间-光谱关注机制，强调像素空间-光谱上下文中的有效信息，减少冗余信息。

空间-光谱关注模块

位置注意网络：选择性地提取有利于确定目标位置类别的特征。

通道注意网络：选择性地强调具有突出特征的频谱波段信息，抑制不重要特征。

Bi-LSTM预测模块

将空间光谱关注模块产生的向量按前后方向馈送到多个LSTM单元中，分别建模前向和后向相关性。

特征向量进一步连接到线性层进行特征集成，最后通过softmax层进行分类。

实验结果与分析

数据集描述

萨利纳斯谷数据集：由AVIRIS传感器采集，包含16类地面物质。

帕维亚中心数据集：由ROSIS传感器采集，包含9种类型的特征。

帕维亚大学数据集：由ROSIS传感器采集，包含9种类型。

实验设置

网络输入为9×9的空间邻域，实验epoch数设置为500，使用Adam优化器和NLLLoss损失函数。

性能分析

在三个基准数据集上的实验结果表明，提出的Bi-LSTM明显优于其他基于深度学习的HSI分类方法。

注意机制的影响：联合使用位置注意和通道注意可以显著提高分类性能。

单向和双向结构的影响：双向结构充分利用了HSI序列的非方向性，OA平均比单向结构高1%以上。

空间大小的影响：当空间尺寸变大时，分类性能先稳定上升，然后下降，最佳空间尺寸为9×9。

训练样本比例的影响：随着训练样本的增加，性能提升逐渐减小，说明网络具有一定的鲁棒性。

结论

提出的基于Bi-LSTM的空间光谱HSI分类策略利用相邻波段间的双向相关关系进行建模，并通过空间和光谱注意机制进一步提高了分类性能。

实验结果表明，该方法在多个基准数据集上明显优于现有方法。

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