基于深度学习的机载高光谱影像树种分类方法研究【附数据】

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（1）像素水平与单木水平树种分类的比较研究本研究对Mask R-CNN网络的特征提取部分进行了改进，特别是在Bottleneck块中引入了注意力机制，以实现机载高分辨率图像的单木分割。这一改进为基于单木水平的树种分类提供了精细的单木矢量图。实验结果表明，当网络输入数据为影像RGB信息，并且网络中加入SimAM注意力机制时，单木分割精度得到显著提升，AP值达到41.5%，AP50值达到74.5%。这一发现表明，注意力机制的引入能够有效提高单木分割的精度，为后续的树种分类提供了更为精确的边界信息。

（2）基于SimAM注意力机制的双分支空谱联合网络本研究提出了一种基于SimAM注意力机制的双分支空谱联合网络，用于高光谱树种分类。通过对比传统机器学习方法和深度学习方法在TEF、铁岗水库和雄安新区三个研究区的树种分类性能，结果表明本研究所提出的方法在所有数据集中均获得了最高的树种分类精度。这一结果验证了深度学习模型在高光谱影像树种分类中的有效性，尤其是在结合空谱信息和注意力机制时。

（3）树种分类方法的讨论和分析研究从不同角度对树种分类方法进行了讨论和分析。结果表明，基于单木水平的树种分类性能优于基于像素水平的树种分类性能，这可能是因为单木水平的分类能够更准确地捕捉到树种的特征。此外，空谱信息的联合使用和注意力机制的加入有助于提高网络的分类性能。本研究所提出的网络在不同训练样本比例下均获得了最高精度，且性能不会随着训练样本比例的变化而有较大的改变，为林区小样本数据的树种分类提供了有效的解决方案。

% 假设已有高光谱影像数据和对应的树种标签
% 以下代码为简化示例，实际应用中需要根据具体数据和需求进行调整

% 加载数据
data = load('hyperspectral_data.mat'); % 假设数据存储在hyperspectral_data.mat文件中
spectral_data = data.spectral_data; % 高光谱数据
labels = data.labels; % 树种标签

% 数据预处理
% 这里省略了数据清洗和特征提取的详细步骤

% 划分训练集和测试集
num_samples = size(spectral_data, 1);
idx = randperm(num_samples);
train_idx = idx(1:round(0.8*num_samples));
test_idx = idx(round(0.8*num_samples)+1:end);

X_train = spectral_data(train_idx, :);
y_train = labels(train_idx);
X_test = spectral_data(test_idx, :);
y_test = labels(test_idx);

% 构建深度学习模型
layers = [
    imageInputLayer([1 1 size(spectral_data, 2)])
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(64)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(numel(unique(labels)))
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, categorical(y_train), layers, options);

% 测试模型
y_pred = classify(net, X_test);

% 评估模型性能
accuracy = sum(y_pred == categorical(y_test)) / numel(y_test);

基于深度学习的机载高光谱影像树种分类方法研究【附数据】

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