BASS Net: Band-Adaptive Spectral-Spatial Feature Learning Neural Network for Hyperspectral Image Classification BASS 넷: 고광谱 영상 분류를 위한 대역 적응형 스펙트럴-스페이셜 특성 학습 신경망

최근 문헌에서 딥 러닝 기반의 지표 분류 알고리즘이 제안되었습니다. 고광역 이미지(HSI)에서는 큰 차원성, 스펙트럼 서명의 공간적 변동성 및 라벨링된 데이터의 부족함과 같은 문제에 직면해 있습니다. 본 논문에서는 밴드 특이적인 스펙트럼-공간 특성을 추출하고 지표 분류를 수행하는 엔드투엔드 딥 러닝 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 독립적인 연결 가중치가 적어, 훈련 데이터의 수가 덜 필요합니다. 제안된 방법은 인기 있는 고광역 이미지 데이터 세트에서 가장 높은 보고된 정확도를 초과하는 것으로 나타났습니다.