改进Transformer的高光谱图像地物分类方法——以黄河三角洲为例

作者：李薇; 樊彦国^*; 周培希

来源：自然资源遥感, 2023, 1-9.

• 高光谱
• 湿地分类
• Transformer
• 非局部空间特征

高光谱技术已成为沿海湿地监测的主要手段,但传统高光谱分类方法通常存在特征提取不充分、同物异谱和场景碎片化等问题。针对这些问题,将Transformer用于高光谱分类,提出一种新的分类方法。该方法基于视觉自注意力模型(Vision Transformer,ViT),利用Non-local技术学习全局空间特征,扩大感受野解决提取判别特征不足的问题;同时,通过自适应跨层残差连接加强层间信息交换,解决信息损失的问题。本文选取NC16和NC13黄河三角洲湿地数据集作为实验数据,并将提出的方法与支持向量机(support vector machine,SVM),一维卷积神经网络(one dimensional convolution neural network,1DCNN),上下文深度卷积神经网络(contextual deep convolution neural network,CDCNN),光谱空间残差网络(spectral-spatial residual network,SSRN),混合光谱网络(hybrid spectral network,HybridSN)、ViT进行比较分析。结果表明,所提方法的总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(average accuracy,AA)和Kappa系数均有显著提高,OA分别达到96.24%、73.84%,AA分别达到83.42%、74.87%,Kappa分别达到94.80%、68.94%。

• 出版日期2023
• 单位中国石油大学（华东）