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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-LSTM-Attention
卷积长短期记忆神经网络（
CNN-LSTM
）融合注意力机制进行高光谱数据分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
高光谱成像技术作为遥感领域的重要分支，能够获取地物在电磁波不同波段上的连续光谱信息，远远超出了传统多光谱遥感的光谱分辨率限制。高光谱数据因其丰富的光谱维度和空间信息，使得对地物的识别、分类及变化监测变得更为精确和细致。随着传感器技术和计算机算力的不断进步，高光谱遥感数据在环境监测、农业管理、矿产勘探、城市规划以及军事侦察等领域的应用日益广泛。然而，高光谱数据本身也带来了数据维度极高、信息冗余严重以及光谱混合现象显著等挑战，这使得传统机器学习方法难以充分利用其潜在信息，限制了高光谱图像分类的准确性和泛化能力。
近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性进展，其强大的特征提取能力使得复杂高维数据中的空间特征能够被有效捕捉。但仅依赖卷积操作难以全面反映高光谱数据的时序及光谱关联性。长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络的一个变种，擅长处理序列数据中的时间依赖关系，能够有效提取高光谱波段间的 ...
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