文献类型： 中文期刊

作者： 戴佩玉 ¹ ; 张欣 ¹ ; 毛星 ¹ ; 任妮 ¹ ; 李卫国 ¹ ;

作者机构： 1.江苏省农业科学院

关键词： 遥感;高光谱影像;农作物分类;空谱联合特征;门控卷积;多输出特征约束

期刊名称： 农业工程学报

ISSN：

年卷期： 2023 年 016 期

页码： 160-170

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 高光谱遥感可以捕获地表近乎连续的光谱曲线,以较高的光谱诊断能力对地表农作物进行精细分类与识别。传统基于深度学习的高光谱分类算法中空间、光谱特征捕捉利用困难、冗余特征筛选能力不足、模型约束过于单一等问题,导致农作物类型复杂且样本分布不均区域分类模型性能下降。该研究提出一种基于空间-光谱双分支动态特征选择的高光谱分类算法,在结合通道注意力机制和空间注意力机制进行空间-光谱特征提取的基础上,通过门控卷积层对提取到的特征进行相关性的计算和处理,实现空间维度和通道维度上的特征动态选择,并分别从空间、光谱和联合特征3个角度对分类结果约束,结合分类损失函数实现高光谱影像的分类任务。结果表明,在JAAS（Jiangsu academy of agricultural sciences,江苏省农业科学院）高光谱农作物分类数据集上,该研究算法总体精度、Kappa系数分别为99.35%和99.20%,相较于专为高光谱分类设计的算法CDCNN（contextual deep convolution network,上下文深层卷积网络）、 WCRN（wide contextual residual network,广义上下文残差网络）、 DBDA（double-branch dual-attention mechanism network,双分支双注意力机制网络）、DCNN（dual-channel convolution network,双通道卷积网络）分别提升了4.91%和6.12%、6.82%和8.53%、2.12%和2.63%、2.04%和2.54%;在公开数据集WHU-Hi-HanChuan区域,总体精度、Kappa系数分别为99.49%、99.41%,相较于CDCNN、WCRN、DBDA、DCNN分别提升了1.67%和1.96%、3.23%和3.80%、2.00%和2.35%、1.10%和1.29%;在WHU-Hi-Longkou区域,总体精度、Kappa系数分别为99.8%、99.74%,相较于CDCNN、WCRN、DBDA、DCNN分别提升了1.30%和1.71%、0.59%和1.74%、0.71%和0.93%、0.57%和0.76%。所提方法在样本分布不均的不同作物识别上均具有较高的识别准确率,可为基于高光谱影像的地物复杂且样本分布不均地区的农作物分类提供指导。