基于场景上下文感知的光学遥感图像分类方法

郭欣怡张科郭正玉苏雨

西北工业大学; 中国空空导弹研究院;

摘要：

光学遥感图像分类是对地观测领域的关键技术之一.近年来,研究人员提出利用深度神经网络对光学遥感图像进行分类,针对部分网络模型存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种基于场景上下文感知和注意力增强的ScEfficientNet遥感图像分类方法.该方法设计了场景上下文信息感知模块(SCDM)建模目标及其周围邻域的空间关系,利用场景上下文特征增强原始特征表示,引入卷积块注意力模块(CBAM),根据通道和空间的重要性对特征图进行加权,并结合深度可分离卷积结构提取目标判别性信息,提出了 ScMBConv卷积结构.在上述工作的基础上,利用基于场景上下文感知与注意力增强的ScEfficientNet网络模型进行遥感图…展开v

关键词：图像分类、光学遥感图像、卷积神经网络、EfficientNet

所属期刊栏目：31

分类号：TJ760;V243.5(火箭、导弹)

资助基金：国家自然科学基金;航空科学基金

在线出版日期：2024-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：94-100