Multiarea Target Attention for Hyperspectral Image Classification

高光谱成像 遥感 计算机科学 上下文图像分类 人工智能 计算机视觉 模式识别(心理学) 图像(数学) 环境科学 地质学
作者
Huan Liu,Wei Li,Xiang‐Gen Xia,Mengmeng Zhang,Ran Tao
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-16 被引量:34
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3318071
摘要

In hyperspectral image (HSI) classification, objects corresponding to pixels of different classes exhibit varying size characteristics, which causes a challenge for effective pixelwise feature extraction and classification. In this article, we propose a novel multiscale model, called multiarea target attention (MATA). The proposed MATA uses an architecture that includes a shared feature extractor (FE) and classifier to capture multiscale spectral–spatial information effectively and efficiently. The FE uses a multiscale target attention module (MSTAM) to extract spectral–spatial information from target pixels and their similar pixels across multiscale areas, while $L_{2}$ -normalization is used to address discrepancies between features of different scales. The classifier adopts a classwise decision weighting strategy to account for the varying sizes of different classes and the different contributions of semantic features at each scale to each class. Experimental results on five public HSI datasets demonstrate that the proposed MATA outperforms existing state-of-the-art single- and multiscale models, confirming its effectiveness and efficiency in HSI classification. Code is available at https://github.com/huanliu233/MATA.
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