基于3D-Octave卷積的高空間—高光譜樹種分類

摘要： 3D Octave卷積模型在高空間-高光譜影像分類中的應(yīng)用，可以提高多樹種分類任務(wù)的精度，對提高森林管理的精細(xì)化水平具有重要意義。設(shè)計了一種結(jié)合三維Octave卷積與注意力機(jī)制的3DOC-SSAM模型，通過3D Octave卷積和空間—光譜注意力機(jī)制，提高了模型的運(yùn)行效率和分類性能。研究結(jié)果表明：(1)3DOC-SSAM模型總體精度達(dá)到99.53%，相對于SVM、ELM、2D-... （共8頁）