一种空间-光谱全局感知双分支高光谱图像分类方法

本发明公开了一种空间‑光谱全局感知双分支高光谱图像分类方法，包括：构建空间‑光谱全局感知双分支网络，包括空间和光谱两个分支，使用融入全局特征增强模块的层次化特征变换结构构建空间分支，编码时以渐进方式捕捉从低层次局部纹理、边缘等基础特征到随层次递升而形成的宏观且富含语义特征；全局特征增强模块的空间优化块依信息丰富程度分离和重建输入特征图，抑制空间冗余，通道优化块采用分割‑转换‑融合策略处理通道维度特征图，增强通道代表性；解码阶段恢复特征图分辨率过程中融合多层面特征，整合生成兼具细节与全局信息的特征图；使用单链等维光谱特征生成器和光谱通道聚焦单元构建光谱分支，单链等维光谱特征生成器进行光谱特征的初步提取，单链等维连接方式保障提取的稳定性；光谱通道聚焦单元精准获取光谱特征中每个通道之间的依赖关系；用分数加权融合空间与光谱分支特征，使网络充分结合两者优势。本发明通过空间‑光谱双分支全局感知网络提取全局空间上下文信息、挖掘精细的光谱特征，从而提高了分类效果。