基于輕量級深度注意力網(wǎng)絡的遙感影像場景分類方法研究

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

摘要：

隨著遙感技術的快速發(fā)展，遙感影像在土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測等領域發(fā)揮著重要作用。對于遙感影像的自動場景分類是遙感數(shù)據(jù)科學研究中的一個關鍵問題。近年來，深度學習技術在遙感影像場景分類中取得了重要進展。然而，傳統(tǒng)的深度學習模型存在參數(shù)量大、計算量大、難以部署等問題。本文針對這些問題，提出了一種基于輕量級深度注意力網(wǎng)絡的遙感影像場景分類方法。該方法通過引入注意力機制，使網(wǎng)絡能夠自動學習對關鍵區(qū)域進行更深入的分析，同時通過輕量級網(wǎng)絡結構減少了網(wǎng)絡的復雜度，提高了計算效率。

1.引言

遙感影像是通過航空器、衛(wèi)星等遠距離感測器獲取地球表面信息的一種技術。遙感影像廣泛應用于土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測等領域。遙感影像場景分類是指根據(jù)遙感影像的特征對其進行自動分類，是遙感數(shù)據(jù)處理與應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計的特征和淺層機器學習算法，這種方法的性能受限于特征的表達能力和分類器的泛化能力。

2.相關工作

深度學習技術的興起為遙感影像場景分類帶來了新的機遇。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作為深度學習的重要基礎模型，在圖像分類領域取得了許多突破性的進展。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、計算復雜度高、難以部署等問題。

3.輕量級深度注意力網(wǎng)絡模型

本文提出了一種輕量級深度注意力網(wǎng)絡模型（LightweightDeepAttentionNetwork，LDAN）。LDAN模型通過引入注意力機制，讓網(wǎng)絡能夠關注到遙感影像中的關鍵區(qū)域，提高分類性能。同時，LDAN模型采用輕量級網(wǎng)絡結構，減少了網(wǎng)絡的參數(shù)量和計算量，提高了計算效率，使得模型更易于部署。

4.實驗設計與結果分析

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

5.結論與展望

本文基于輕量級深度注意力網(wǎng)絡提出了一種遙感影像場景分類方法，實驗證明該方法在分類精度和計算效率上優(yōu)于傳統(tǒng)的CNN模型。未來，可以進一步研究如何通過優(yōu)化網(wǎng)絡結構和改進注意力機制，進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用于其他遙感數(shù)據(jù)處理與應用領域綜合來看，本文提出的輕量級深度注意力網(wǎng)絡模型（LDAN）在遙感影像場景分類任務上表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。LDAN模型通過引入注意力機制，能夠關注到關鍵區(qū)域，提高分類精度。同時，采用了輕量級網(wǎng)絡結構，減少了參數(shù)量和計算量，提高了計算效率，使得模型更易于部署。實驗結果驗證了LDAN模型的有效性和穩(wěn)定性，并且與傳統(tǒng)的CNN模型相比，在分類精度和計算效率上都取得了顯著的提升。未來的研究可以進