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（1）基于卷积注意力模块的多尺度特征三维卷积神经网络
高光谱遥感技术通过将地物的连续光谱曲线与地面空间影像相结合，能够实现对地物的精准识别和详细属性分析，在精准农业、作物长势监测、土地资源利用规划和城市发展研究等领域展现出广泛的应用价值。高光谱成像仪获取的图像数据不仅包含反映地物物理化学特性的丰富光谱信息，同时还提供反映地物空间分布格局和纹理结构特征的空间信息。然而，高光谱数据的高维特性也带来了特征提取困难和标注样本稀缺等挑战，如何在有限标签样本条件下通过有效的特征提取方法提高分类精度，是当前高光谱图像分类研究的核心问题之一。深度学习方法凭借其强大的自动特征学习能力和处理非线性问题的优势，近年来被广泛应用于高光谱图像分类任务并取得了显著进展。针对高光谱图像空谱特征联合提取和有效融合的需求，本研究提出了基于卷积注意力模块的多尺度特征三维卷积神经网络。三维卷积神经网络相比二维卷积的优势在于能够同时在空间维度和光谱维度上进行卷积操作，自然地提取空谱联合特征。本研究设计的网络首先将输入的三维高光谱图像块通过两次不同尺寸卷积核的卷积操作，分别提取不同感受野范围的特征表示，这种多尺度特征提取策略能够捕获从细粒度到粗粒度不同层次的图像信息。随后，将卷积得到的多尺度特征依次通过卷积注意力模块进行处理。该注意力模块包含通道注意力和空间注意力两个子模块：通道注意力通过全局平均池化和全连接层学习各光谱通道的重要性权重，增强与分类任务相关性强的光谱波段信息；空间注意力则通过对特征图的空间位置进行加权，突出地物目标区域的特征响应。经过注意力模块增强后的特征进行降维处理，将三维特征映射为二维特征表示，然后将不同尺度分支的二维特征进行拼接融合，使网络最终获取到融合了多层次空谱信息的有效特征表示，提高了分类的准确性和鲁棒性。
（2）基于移动窗口光谱自注意力机制的改进Swin Transformer模型
尽管基于卷积神经网络的高光谱分类方法取得了良好的效果，但卷积操作本质上是基于局部感受野的特征提取方式，难以有效建模长距离的上下文依赖关系。对于高光谱图像而言，光谱维度上相隔较远的波段之间可能存在重要的关联信息，这些远程依赖关系对于准确区分光谱特征相似的地物类别具有关键作用。近年来，Transformer架构凭借其自注意力机制在捕获全局依赖关系方面的优势，在计算机视觉领域取得了突破性进展。受此启发，本研究提出了一种基于多尺度特征和移动窗口光谱自注意力机制的改进Swin Transformer模型，旨在同时解决高光谱图像分类中全局信息和局部信息获取的问题。该模型采用了模块化的设计思路，将空间特征提取和光谱特征建模分别由专门的模块负责。空间特征提取模块利用卷积神经网络对高光谱图像的空间维度进行特征学习，提取反映地物空间分布和纹理结构的特征表示。光谱特征建模部分是本研究的核心创新所在，包含多尺度光谱融合残差模块和光谱Swin Transformer模块两个关键组件。多尺度光谱融合残差模块通过不同尺寸的一维卷积核在光谱维度上进行多尺度特征提取，并采用残差连接促进梯度流动和特征重用。光谱Swin Transformer模块将Swin Transformer的移动窗口自注意力机制应用于光谱维度的序列建模，通过在局部窗口内计算自注意力并在相邻层之间移动窗口位置，既能够捕获光谱波段之间的远程依赖关系，又能够有效控制计算复杂度。最后，将空间特征和光谱特征进行融合，通过全连接层输出最终的分类结果。该模型结合了卷积神经网络在局部特征提取方面的优势和Transformer在全局依赖建模方面的优势，在小样本条件下能够有效增强高光谱图像的分类效果。
（3）实验验证与分类性能评估
为了全面评估本研究提出的两个分类模型的性能，本研究选择了三个具有代表性的高光谱图像公开数据集进行实验验证，分别是Indian Pines、University of Pavia和Salinas数据集。这三个数据集在空间分辨率、光谱波段数量、地物类别种类和样本分布特点等方面各有特色，能够从多个角度考察分类算法的性能和适应性。实验采用总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数三项指标对分类结果进行定量评价：总体分类精度反映了所有测试样本中被正确分类的比例；平均分类精度计算各类别分类精度的算术平均值，能够体现算法对不同类别的均衡处理能力；Kappa系数则综合考虑了分类结果与随机分类之间的差异，是评价分类一致性的重要指标。实验结果表明，本研究提出的基于卷积注意力模块的多尺度特征三维卷积神经网络在三个数据集上的总体分类精度分别达到了98.35%、98.97%和99.14%，相比多种现有方法取得了明显的性能提升。基于移动窗口光谱自注意力机制的改进Swin Transformer模型的表现更加优异，在三个数据集上的总体分类精度分别达到了98.92%、99.59%和99.50%。这一结果表明，由于融合了卷积神经网络和Transformer各自的优点，改进的Swin Transformer模型在高光谱图像分类任务上的表现优于纯卷积网络方法。
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