一种双支路融合多尺度注意神经网络的遥感图像分类方法

摘要

本发明公开了一种双支路融合多尺度注意神经网络的遥感图像分类方法，从数据集中读入多光谱影像；得到图像矩阵后，利用超像素对图像数据预处理；对数据进行归一化操作，并对归一化后的图像矩阵中每个像素取块，构成基于图像块的特征矩阵；选取训练集和测试集；构造基于双通道稀疏特征融合的卷积神经网络的分类模型；用训练数据集对分类模型进行训练；利用训练好的分类模型对测试数据集分类。本发明从图像本身特点考虑，可以自适应图像中目标地域物的大小提取特征，并且针对边界像素采取了新的中心像素偏移策略，使得边界像素的分类准确率提高，并且也提高了整个训练过程的运行速度。