基于CNN的海雾高光谱遥感图像识别方法

本公开涉及基于CNN的海雾高光谱遥感图像识别方法，包括以下步骤：海雾高光谱遥感图像预处理；构建数据集：将获得的特征参数与对应的标签数据合并，划分测试数据集和训练数据集；训练模型：使用训练数据集训练CNN模型，获得海雾高光谱遥感图像识别模型；获取需要识别的海雾高光谱遥感图像记为目标图像，将目标图像输入模型，获得目标图像分类结果；通过引入注意力机制，能够动态调整各特征层的权重，增强模型对海雾区域的识别能力。这种机制使得模型能够更加关注于图像中重要的特征，抑制不相关或冗余的信息，减少噪声对特征提取的干扰，进而提升分类的准确性；并且通过关注关键特征，注意力机制能够提高模型的鲁棒性，减少误分类的概率。