一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法

技术特征：

1.一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s1具体包含如下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s2具体包含如下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s21具体包含如下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s22具体包含如下步骤：

6.根据权利要求3所述的一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s23具体为：

7.根据权利要求1所述的基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s3具体包含如下步骤：

8.根据权利要求1所述的基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s4具体包含如下步骤：

9.根据权利要求1所述的基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s5具体包含如下步骤：

10.根据权利要求1所述的基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法，其特征在于，所述步骤s6具体包含如下步骤：

技术总结
本发明提供了一种基于空谱双注意力分支的高光谱波段选择方法包括如下步骤：步骤S1、对高光谱图像数据集进行预处理，构建无标签的高光谱图像训练样本子集；步骤S2、构建空谱双注意力分支网络，融合特征图得到空谱注意力特征图；步骤S3、构建重建网络模型，重建出高光谱图像；步骤S4、通过降低重建的高光谱图像和原始高光谱图像之间的误差，来优化训练空谱双注意力分支网络；步骤S5、构建复合波段子集选择指标，选择排名靠前的波段作为波段子集；步骤S6、对选择的波段子集的性能进行测试。本发明能有效选择信息量大、冗余少、代表性高的波段子集，获得良好的分类精度，在高光谱数据处理领域具有非常重要的意义。

技术研发人员：王耀南,胡万杰,张辉,毛建旭,朱青,陈煜嵘,尹阿婷,苏学叁,赵禀睿
受保护的技术使用者：湖南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15