引入注意力机制的高光谱影像分类空洞卷积网络

彭家真; 杨杰; 马向阳; 杨柳; 刘文铭; 胡光; 李星华

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引入注意力机制的高光谱影像分类空洞卷积网络

更新时间：2026-08-11

- 引入注意力机制的高光谱影像分类空洞卷积网络
- Vol. 23, Issue 11, Pages: 1-6+64(2025)
- 作者机构：
  
  1. 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司
  2. 武汉大学遥感信息工程学院
  3. 武汉大学资源与环境科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237
- Published：2025
- 稿件说明：
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彭家真, 杨杰, 马向阳, et al. 引入注意力机制的高光谱影像分类空洞卷积网络[J]. 2025, 23(11): 1-6+64.
DOI：

彭家真, 杨杰, 马向阳, et al. 引入注意力机制的高光谱影像分类空洞卷积网络[J]. 2025, 23(11): 1-6+64. DOI：

摘要

针对卷积神经网络在高光谱影像地物分类中精度较低的问题，提出了一种结合注意力机制的空洞卷积神经网络（HA-DLNet）。在编码器端采用轻量化的主干特征提取器，通过三维卷积模块提取光谱特征，并引入由通道注意力、空间注意力和多头自注意力构建的混合注意力机制，利用异感受野融合连接和条纹池化策略优化编码器结构，实现全局上下文信息学习与重建。通过全局卷积网络模块将解码器结构连接稠密化，进一步融合边界增强，实现浅层空谱特征损失的恢复。在Indian Pines、Salinas Valley和WHU-Hi-LongKou数据集的实验结果表明，HA-DLNet能增强不同区域空谱特征的关注度，同时细化地物边缘信息。

Abstract

关键词

Keywords

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Hu Wei,Huang Yangyu,Wei Li,Zhang Fan,Li Hengchao.Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification[J].Journal of Sensors,2015.

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