基于混合高阶特征传播图网络的高光谱遥感影像分类方法

本发明提供一种基于混合高阶特征传播图网络的高光谱遥感影像分类方法，包括：首先以初始图结构为范本，采用DropNode方法向图结构中添加随机扰动，以降低各节点对特定邻域节点的依赖，并使图结构更加稀疏以减缓特征传播过程收敛于不变子空间的速度。随后，对扰动后的图结构进行混合阶传播，通过将低阶特征融入到高阶特征的传播过程中，使得模型可以更加关注局部低阶特征，从而进一步缓解过平滑问题。本发明能够在不增加网络深度的情况下聚合高阶特征的算法，以应对图卷积网络特征传播步骤中的过平滑现象，同时降低节点对邻域的高度依赖以增强对噪声信息的鲁棒性。