改进Transformer的高光谱图像地物分类方法OA北大核心CSTPCD
Improved Transformer-based hyperspectral image classification method for surface features:A case study of the Yellow River Delta
高光谱技术已成为沿海湿地监测的主要手段,但传统高光谱分类方法通常存在特征提取不充分、同物异谱和场景碎片化等问题.针对这些问题,该文将Transformer用于高光谱分类,提出一种新的分类方法.该方法基于视觉自注意力模型(Vision Transformer,ViT),利用Non-local技术学习全局空间特征,扩大感受野解决提取判别特征不足的问题;同时,通过自适应跨层残差连接加强层间信息交换,解决信息损失的问题.选取NC16和NC13黄河三角洲湿…查看全部>>
Hyperspectral technology has become the major means of coastal wetland monitoring.However,traditional hyperspectral classification methods usually face challenges such as insufficient feature extraction,the same surface features corresponding to different spectra,and fragmented scenes.To solve these problems,this study proposed a new classification method by applying Transformer to hyperspectral classification.This vision Transformer(ViT)-based method expand…查看全部>>
李薇;樊彦国;周培希
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,青岛 266580中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,青岛 266580青岛弘毅天图信息科技有限责任公司,青岛 266555
计算机与自动化
高光谱湿地分类Transformer非局部空间特征
hyperspectralwetland classificationTransformernon-local spatial feature
《自然资源遥感》 2024 (3)
137-145,9
自主创新项目-战略专项项目"退化生态系统土壤典型指标在线监测技术"(编号:24720221004A-3)、科技揭榜专项项目"基于多源数据的胶州湾湿地生态演变分析"(编号:2021-34)和国家自然科学基金项目"黄海海水透明度时空演化规律及其影响机理研究"(编号:42106172)共同资助.
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