有哪些信誉好的足球投注网站- 1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2025，61（2）259
三维卷积与Transformer支持下联合空谱特征的高光谱影像分类
12+
何光，吴田军
1.长安大学理学院，西安710064
2.长安大学土地工程学院，西安710064
+通信作者E-mail：tjwu@chd.edu.cn
摘要：由于CNN对局部特征提取能力强，目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型，但是CNN感受野有
限，无法建立长距离依赖关系，学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置
进行注意力计算，从而能有效获取全局上下文信息。如何实现CNN和Transformer的技术耦合并充分利用空间信息
和光谱信息进行高光谱遥感影像分类是一个重要的待研问题。鉴于此，提出一种新的基于三维卷积和Transformer
的高光谱遥感影像分类方法，尝试联合空谱特征实现解译能力的提升。使用主成分分析方法对高光谱遥感影像沿
垂直方向降维；用非负矩阵分解算法对降维后遥感影像沿水平方向进行空间特征提取，将两种工具处理后遥感影像
进行拼接，以充分保留信息；再用三维卷积核对拼接后遥感影像进行空间特征和光谱特征的综合提取；用Transformer
的注意力机制对提取空间信息和光谱信息的遥感影像序列建立长距离依赖关系并使用多层感知机完成分类任务。
实验表明，所提方法在WHU-Hi龙口、汉川、洪湖以及雄安新区马蹄湾村数据集上均表现出比对比方法更优异的分
类性能，表明该方法具有一定的泛化性和稳健性。
关键词：非负矩阵分解；特征融合；三维卷积；空谱联合；Transformer；高光谱遥感影像分类
文献标志码：A中图分类号：TP751.1doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0401
HyperspectralImageClassificationEmployingSpatial-SpectralFeatureSupportedby3D
ConvolutionandTransformer
12+
HEGuang,WUTianjun
1.SchoolofScience,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China
2.SchoolofLandEngineering,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China
Abstract：Duetoitsstrongabilitytoextractlocalfeatures,CNNisstillthemainstreamdepthmodelinhyperspectral
imageprocessingandanalysis.However,CNNhaslimitedreceptivefield,cannotestablishlong-distancedependence,and
islimitedinlearningglobalsemanticinformation.Transformer’sself-attentionmechanismcanperformattentioncalcula-
tionsateachpositionintheinputsequencetoeffectivelycaptureglobalcontextinformation.Howtorealizethetechnical
couplingofCNNandTransformerandmakefulluseofspatialandspectralinformationforhyperspectralremotesensing
imageclassificationisanimportantproblemtobestudied.Inviewofthis,anewhyperspectralremotesensingimageclas-
sificationmethodbasedon3Dconvolutiona
文档评论（0）