基于MSST模型的高光谱图像分类方法、系统及存储介质

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基于MSST模型的高光谱图像分类方法、系统及存储介质
申请号:CN202510999286
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120808169A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于MSST模型的高光谱图像分类方法、系统及存储介质,属于图像处理领域。基于MSST模型的高光谱图像分类方法,包括以下步骤:S1:获取高光谱遥感图像;S2:构建MSST网络,利用获取的高光谱遥感图像对MSST网络进行训练,得到MSST模型;S3:得到待分类高光谱图像的分类结果。本发明解决了现有技术缺乏对图像中光谱信息的提取和利用,难以处理蕴含丰富光谱信息的高光谱图像的问题,本发明基于Transformer的编码解码模块并行提取高光谱图像的空间特征和光谱特征,并通过解码器整合多层特征,充分利用了高光谱图像丰富的光谱域信息,实现了高光谱图像分类的同时提高了其分类精度。
技术关键词
光谱图像分类方法 图像分类系统 注意力 高光谱遥感图像 解码模块 前馈方式 非线性特征 计算机存储介质 主成分分析算法 网络模块 矩阵 数据获取模块 解码器 像素 迭代算法 解码单元 编码器
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