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鉴于提取高光谱图像深层次特征时,深度学习网络面临的网络层数加深、特征图数量增多、计算量增大、梯度消失等问题,提出了一种3D金字塔残差卷积神经网络,通过将3D卷积块引入金字塔残差模型中,实现了高光谱图像空谱特征的同时提取,并利用金字塔残差网络逐级增加特征图维度,大大降低了模型的参数量.Pavia University和Salinas数据集测试结果显示,该方法分别取得了99.936%和99.879%的总体分类精度,分类效果优于SVM、3D-CNN、ResNet18等3D卷积模型,且网络参数仅为ResNet18等模型的1%.可见,该方法达到了网络参数和图像分类精度的双优表现,是一种有效的高光谱遥感影像分类方法. 相似文献
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