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摘要：本申请涉及一种基于空间扩展卷积和光谱扩展卷积的高光谱数据分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取初始高光谱图像，并根据初始高光谱图像，确定第一高光谱图像和第二高光谱图像；根据第一高光谱图像和空间特征提取网络，确定空间特征图；空间特征提取网络基于空间扩展卷积进行空间特征提取；根据第二高光谱图像和光谱特征提取网络，确定光谱特征图；光谱特征提取网络基于光谱扩展卷积进行光谱特征提取；将空间特征图和光谱特征图输入至特征融合层，得到融合特征图；将融合特征图输入至特征分类网络，得到初始高光谱图像对应的分类结果。本方案能够提高特征的提取精度，进而提高高光谱数据的分类精度。

主权项：1.一种基于空间扩展卷积和光谱扩展卷积的高光谱数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始高光谱图像，并根据所述初始高光谱图像，确定第一高光谱图像和第二高光谱图像，所述第一高光谱图像是所述初始高光谱图像，所述第二高光谱图像由所述初始高光谱图像降维得到，且所述第二高光谱图像由多个第二高光谱子图像序列组成，各所述第二高光谱子图像序列是对所述第二高光谱图像分块得到的，所述第二高光谱子图像序列中的各第二高光谱子图像是二维图像；根据所述第一高光谱图像和空间特征提取网络，确定空间特征图；所述空间特征提取网络基于空间扩展卷积进行空间特征提取；根据所述第二高光谱图像和光谱特征提取网络，确定光谱特征图；所述光谱特征提取网络基于光谱扩展卷积进行光谱特征提取；将所述空间特征图和所述光谱特征图输入至特征融合层，得到融合特征图；将所述融合特征图输入至全局平均池化层，得到所述融合特征图的高度维度池化结果及所述融合特征图的宽度维度池化结果；将所述高度维度池化结果及所述宽度维度池化结果输入至包含concat函数的拼接层，得到拼接后的池化结果；将所述池化结果输入至二维卷积层，得到第一加权图，将所述第一加权图输入至批标准化层，得到第二加权图，将所述第二加权图输入至包含h-swish激活函数的第一隐藏层，得到第三加权图，将所述第三加权图输入至包含split函数的第二隐藏层，得到高度维度上的第三加权图和宽度维度上的第三加权图；将所述高度维度上的第三加权图和所述宽度维度上的第三加权图输入至输出层，得到融合特征加权图；将所述融合特征加权图输入至分类网络，得到所述初始高光谱图像对应的分类结果。

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权利要求：

百度查询： 中国测绘科学研究院 基于空间扩展卷积和光谱扩展卷积的高光谱数据分类方法