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

摘要：

隨著遙感技術(shù)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(lǐng)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(xué)研究中的一個關(guān)鍵問題。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(xué)習(xí)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(luò)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(luò)能夠自動學(xué)習(xí)對關(guān)鍵區(qū)域進行更深入的分析，同時通過輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)減少了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)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(yuǎn)距離感測器獲取地球表面信息的一種技術(shù)。遙感影像廣泛應(yīng)用于土地利用、資源管理、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)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(yīng)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(shè)計的特征和淺層機器學(xué)習(xí)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(guān)工作

深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)模型，在圖像分類領(lǐng)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(fù)雜度高、難以部署等問題。

3.輕量級深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型

本文提出了一種輕量級深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型（LightweightDeepAttentionNetwork，LDAN）。LDAN模型通過引入注意力機制，讓網(wǎng)絡(luò)能夠關(guān)注到遙感影像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高分類性能。同時，LDAN模型采用輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少了網(wǎng)絡(luò)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(shè)計與結(jié)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(wù)上的性能差異。實驗結(jié)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(jié)論與展望

本文基于輕量級深度注意力網(wǎng)絡(luò)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(luò)結(jié)構(gòu)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(yīng)用于其他遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用領(lǐng)域綜合來看，本文提出的輕量級深度注意力網(wǎng)絡(luò)模型（LDAN）在遙感影像場景分類任務(wù)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(guān)注到關(guān)鍵區(qū)域，提高分類精度。同時，采用了輕量級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，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(jié)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