[发明专利]一种残差网络多光谱图像地物分类方法

摘要

本发明公开了一种残差网络多光谱图像地物分类方法，从数据集中读入多光谱图像；对数据进行归一化操作；对多光谱图像进行SLIC超像素，对图像中的边缘像素点使用自适应邻域选择策略进行取块建立数据集，建立训练集，验证集和测试集；构造基于全局通道交互注意力机制的残差网络的分类模型；用训练数据集对分类模型进行训练，同时使用验证集实时验证网络分类精度；最后利用训练好的分类模型对测试数据集分类。本发明采用了全局通道交互注意力机制，在网络训练的过程中，不断地加强对分类有帮助的特征通道，抑制对分类无用的特征通道，这与普通的卷积神经网络相比鲁棒性更强，稳定性更高，大大提高了分类精度。