-
公开(公告)号:CN117351220A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202310416474.3
申请日:2023-04-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/44 , G06N20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01J3/28
Abstract: 本发明提供了一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法包括如下步骤:步骤S1、对高光谱图像数据集进行预处理,构建无标签的高光谱图像训练样本子集;步骤S2、构建空谱双注意力分支网络,融合特征图得到空谱注意力特征图;步骤S3、构建重建网络模型,重建出高光谱图像;步骤S4、通过降低重建的高光谱图像和原始高光谱图像之间的误差,来优化训练空谱双注意力分支网络;步骤S5、构建复合波段子集选择指标,选择排名靠前的波段作为波段子集;步骤S6、对选择的波段子集的性能进行测试。本发明能有效选择信息量大、冗余少、代表性高的波段子集,获得良好的分类精度,在高光谱数据处理领域具有非常重要的意义。