基于輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類方法研究

基于輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類方法研究基于輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類方法研究

摘要：

隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像在土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。對(duì)于遙感影像的自動(dòng)場景分類是遙感數(shù)據(jù)科學(xué)研究中的一個(gè)關(guān)鍵問題。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在遙感影像場景分類中取得了重要進(jìn)展。然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型存在參數(shù)量大、計(jì)算量大、難以部署等問題。本文針對(duì)這些問題，提出了一種基于輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類方法。該方法通過引入注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行更深入的分析，同時(shí)通過輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)減少了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，提高了計(jì)算效率。

1.引言

遙感影像是通過航空器、衛(wèi)星等遠(yuǎn)距離感測器獲取地球表面信息的一種技術(shù)。遙感影像廣泛應(yīng)用于土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。遙感影像場景分類是指根據(jù)遙感影像的特征對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)分類，是遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用研究中的重要問題。傳統(tǒng)的遙感影像分類方法主要依賴于手工設(shè)計(jì)的特征和淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這種方法的性能受限于特征的表達(dá)能力和分類器的泛化能力。

2.相關(guān)工作

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為遙感影像場景分類帶來了新的機(jī)遇。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)模型，在圖像分類領(lǐng)域取得了許多突破性的進(jìn)展。然而，傳統(tǒng)的CNN模型在遙感影像場景分類中存在參數(shù)量大、計(jì)算復(fù)雜度高、難以部署等問題。

3.輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型

本文提出了一種輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型（LightweightDeepAttentionNetwork，LDAN）。LDAN模型通過引入注意力機(jī)制，讓網(wǎng)絡(luò)能夠關(guān)注到遙感影像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高分類性能。同時(shí)，LDAN模型采用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量和計(jì)算量，提高了計(jì)算效率，使得模型更易于部署。

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

本文在常用的遙感影像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，比較了LDAN模型和傳統(tǒng)的CNN模型在場景分類任務(wù)上的性能差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LDAN模型在分類精度和計(jì)算效率方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的CNN模型。此外，本文還對(duì)LDAN模型的各個(gè)組件進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了模型的有效性和穩(wěn)定性。

5.結(jié)論與展望

本文基于輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)提出了一種遙感影像場景分類方法，實(shí)驗(yàn)證明該方法在分類精度和計(jì)算效率上優(yōu)于傳統(tǒng)的CNN模型。未來，可以進(jìn)一步研究如何通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進(jìn)注意力機(jī)制，進(jìn)一步提高遙感影像場景分類的性能和泛化能力。此外，還可以探索將該方法應(yīng)用于其他遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用領(lǐng)域綜合來看，本文提出的輕量級(jí)深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型（LDAN）在遙感影像場景分類任務(wù)上表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。LDAN模型通過引入注意力機(jī)制，能夠關(guān)注到關(guān)鍵區(qū)域，提高分類精度。同時(shí)，采用了輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少了參數(shù)量和計(jì)算量，提高了計(jì)算效率，使得模型更易于部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了LDAN模型的有效性和穩(wěn)定性，并且與傳統(tǒng)的CNN模型相比，在分類精度和計(jì)算效率上都取得了顯著的提升。未來的研究可以進(jìn)