一種全局空間特征提取的深度網(wǎng)絡(luò)高光譜解混方法

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摘要：

針對(duì)現(xiàn)有高光譜解混方法提取全局上下文信息不充分、 光譜空間特征之間的融合也會(huì)丟失全局信息， 進(jìn)而導(dǎo)致獲取地表信息不準(zhǔn)確的現(xiàn)狀， 提出一種運(yùn)用雙分支網(wǎng)絡(luò)來(lái)提升解混性能的方法。 該方法通過(guò)3個(gè)模塊完成解混任務(wù)： 首先在空間特征提取模塊中使用Swin Transformer對(duì)全局空間上下文信息進(jìn)行建模； 然后與三維卷積構(gòu)建的光譜模塊提取的光譜信息進(jìn)行融合； 最后運(yùn)用光譜空間自注意力殘差模塊對(duì)光譜空間特征進(jìn)行分析。（剩余12694字）