基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类

李熙瑶; 李家艺; 丁建勋; 敦力民; 于笑雨; 彭敏; 黄昕

doi:10.13203/j.whugis20230008

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基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类
- Spatial-Spectral Fusion Lightweight Network Based on Improved Residual Structure for Large-Scale Crop Classification
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第5期页码：937-948
- 作者机构：
  
  1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079
  2.湖北珞珈实验室，湖北武汉，430079
  3.沈阳市勘察测绘研究院有限公司，辽宁沈阳，110004
  4.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  李熙瑶，硕士，主要研究方向为基于深度学习的遥感信息提取。Lixiyao99@whu.edu.cn
  李家艺，副教授。zjjerica@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFB3903701);国家自然科学基金(42271328;42071311)
- DOI：10.13203/j.whugis20230008
  中图分类号： P237
- 收稿：2023-05-25，
  
  纸质出版：2025-05-05
- 稿件说明：
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李熙瑶,李家艺,丁建勋，等.基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(5):937-948.

LI Xiyao,LI Jiayi,DING Jianxun,et al.Spatial-Spectral Fusion Lightweight Network Based on Improved Residual Structure for Large-Scale Crop Classification[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(5):937-948.
李熙瑶,李家艺,丁建勋，等.基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(5):937-948. DOI：10.13203/j.whugis20230008

LI Xiyao,LI Jiayi,DING Jianxun,et al.Spatial-Spectral Fusion Lightweight Network Based on Improved Residual Structure for Large-Scale Crop Classification[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(5):937-948. DOI：10.13203/j.whugis20230008

摘要

现有高光谱图像分类网络在小范围、高空间分辨率的基准数据集测试时常采用大量的网络参数拟合数据特征，使其在分类方面展示出良好性能。然而实际生产任务中使用的卫星高光谱数据通常分辨率较低、覆盖范围大，过多的网络参数容易导致过拟合问题。针对上述问题，提出了一种新的轻量化卷积网络，并使用具有32波段、10 m分辨率的珠海一号高光谱影像对中国沈阳市进行主要农作物（玉米、水稻）的提取。该网络分别针对影像的空间特性和光谱特性设计网络组件，再设计自适应融合的模块组件来综合空间特征与光谱特征，实现高光谱影像分类。其中，空间特征学习模块设计改进多尺度残差映射块，可以在尺度各异的多分支卷积核中自适应地检测空间特征，再进行基于注意力机制的空间特征优化。光谱特征学习模块则考虑图像中丰富的光谱信息，引入时序卷积网络的思想，通过在光谱维度的连续卷积块学习图像的精细光谱特征。这种端到端的分类网络通过卷积同时提取空间信息与光谱信息，从而实现精确推理。该方法在测试集上的总体精度和平均交并比分别为92.3%和77.9%，玉米、水稻和其他类的单类

1分数分别达到85.1%、81.95%和94.9%，优于所有对比网络。通过在珠海一号高光谱影像数据集上的实验证明，所提方法比其他现有网络取得了更好的分类结果。这种端到端的轻量级分类网络通过不同的卷积块同时提取空间和频谱信息，有效地利用了图像的空间上下文信息和光谱通道之间的相关性。

Abstract

Objectives

Deep learning methods with massive parameters have shown good performance in classifying hyperspectral image with small size and high resolution. Meanwhile

there are at risk of overfitting and difficulty in training

due to the low resolution and large size (i.e.

diversity) of satellite hyperspectral data in practical applications. Thus

we proposes a new lightweight convolutional network to extract the main crops (corn

rice) in Shenyang city

China

by use of orbita hyperspectral satellite (OHS) images with 32 spectral bands ranging from 0.4-1.0 μm and 10-meters spatial resolution.

Methods

First

an improved multi-scale residual mapping blocks and a spatial feature optimization block based on attention mechanism are designed to formulate the spatial feature learning module. Then

spectral feature learning module with three successive 1D convolution blocks is conducted to mine the rich spectra information of hyperspectral images. Finally

a fusion classification module is built to classify pixels by integrating weighted spatial features and spectral features.

Results

Four recent networks including PSPNet

U-Net

MAP-Net and FreeNet are considered for comparison. From the perspective of model size

the proposed network is much lighter than PSPNet

UNet

MAP-Net and equal to FreeNet

which is benefited from the use of 1D convolution and 2D convolution in two learning modules that avoid excessive parameters caused by 3D convolution. From the perspective of accuracy

considering the overall assessment metrics and the

1-score of each category

the proposed method achieves the best performance over the recent four networks. The overall accuracy and mean intersection over union of our method on the test set are 92.3% and 77.9%

respectively

which is superior to other networks. Our method also has a better classification result in single category

the

1-score of corn

rice and

other each reach 85.1%

81.95% and 94.9%. Expecially for

rice

the

1-score of our method is 11.5%

4.2%

13.6% and 12.0% higher than PSPNet

U-Net

MAP-Net and FreeNet respectively.

Conclusions

Experiments on the data set show that our method achieves better classification results than other existing networks. This end-to-end lightweight classification network extracts spatial and spectral information simultaneously by different convolutional blocks. The idea of combining spatial and spectral features can effectively utilize the spatial context information of images and the correlation among spectral channels to improve classification accuracy.

关键词

Keywords

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