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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3501-3507页

作者：张怡卓徐苗苗王小虎王克奇东北林业大学机电工程工程学院

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,... 详细信息

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,因而丢失了大量的复杂、有效信息;卷积神经网络(CNN)虽然可以自动提取空间光谱特征,在保留图像空间信息的同时,简化网络模型,但是,随着网络深度增加,网络分类产生退化现象,而且网络间缺乏相关信息的互补性,从而影响分类精度。该工作引入CNN自动提取空间光谱特征,并且针对CNN深度增加所导致的退化问题,设计了面向地物分类的高光谱特征融合残差网络。首先,为了降低高光谱图像的光谱冗余度,利用PCA提取主要光谱波段;然后,为了逐级提取光谱图像的空间光谱特征,定义了卷积核为16,32,64的低、中、高3层残差网络模块,并利用64个1×1的卷积核对3层特征输出进行卷积,完成维度匹配与特征图融合;接着,对融合后的特征图进行全局平均池化(GAP)生成用于分类的特征向量;最后,引入具有可调节机制的large-margin Softmax损失函数,监督模型完成训练过程,实现高光谱图像分类。实验采用Indian Pines,University of Pavia和Salinas地区的高光谱图像来验证方法有效性,设置批次训练的样本集为100,网络训练的初始学习率为0.1,当损失函数稳定后学习率降低为0.001,动量为0.9,权重延迟为0.000 1,最大训练迭代次数为2×10^4,当3个数据集的样本块像素分别设置为25×25,23×23,27×27,网络深度分别为28,32和28时,3个数据集的分类准确率最高,其平均总体准确率(OA)为98.75%、平均准确率(AA)的评价值为98.1%,平均Kappa系数为0.98。实验结果表明,基于残差网络的分类方法能够自动学习更丰富的空间光谱特征,残差网络层数的增加和不同网络层融合可以提高高光谱分类精度;large-margin Softmax实现了类内紧凑和类间分离,可以进一步提高高光谱图像分类精度。

关键词：高光谱图像分类深度学习残差网络 large-margin Softmax

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