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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于哨兵2号数据以及CKAN‑LSTM‑MHA网络进行时空谱结合的树种分类方法及系统，包括如下步骤：获取哨兵2号目标位置和样本地区时序光谱影像数据，获取样本地区时序树种分布情况，制作树种标签；将时序光谱影像进行预处理得到多光谱影像数据，再进行独立主成分分析得到不同波段的光谱特征，并分割为时序图像块，再划分为时序训练数据集与验证数据集，并与树种标签进行组合；构建网络，将时序训练数据集导入网络中，循环训练直到收敛，保存训练好的网络；获取目标地区时序光谱影像数据并预处理得到多光谱影像数据，利用训练好的网络对多光谱影像数据进行分类，将分类好的局部块重建为栅格影像，得到树种分类结果图。

主权项：1.一种基于哨兵2号数据以及CKAN-LSTM-MHA网络进行时空谱结合的树种分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取哨兵2号目标位置和样本地区时序光谱影像数据，并获取样本地区时序树种分布情况，制作树种标签；所需哨兵2号的时序光谱影像数据为一个年度内多时相数据，数据的时间覆盖范围为全年12个月份所有季相，云掩膜量小于10%；S2.将步骤S1获取的时序光谱影像进行预处理，得到预处理后的多光谱影像数据；S3.将步骤S2获取的多光谱影像数据进行独立主成分分析得到不同波段的光谱特征，将多光谱影像分割为时序图像块；S4.将步骤S3分割的图像块划分为时序训练数据集和时序验证数据集，并将两个数据集与树种标签进行组合；S5.构建CKAN-LSTM-MHA网络，将步骤S4中获取的时序训练数据集导入CKAN-LSTM-MHA网络中，CKAN层同时提取光谱特征与空间纹理特征，将CKAN层输出的特征展平，并输入到LSTM层中，进行时序变化特征提取，将提取得到的时序变化特征输入多头注意力机制模块MHA，得到输出的带有注意力的图像特征，将得到的带有注意力的图像特征输入全连接层进行分类；循环训练多次直到CKAN-LSTM-MHA网络的时序验证数据集分类精度收敛，使用准确率ACC、精确率Precision、召回率和F1值指标检查CKAN-LSTM-MHA网络对训练样本分类性能，保存训练好的CKAN-LSTM-MHA网络；S6.获取哨兵2号目标位置和目标地区时序光谱影像数据，云掩膜量小于10%；使用步骤S2的方法对目标区域的哨兵2号影像进行预处理得到目标地区预处理后的多光谱影像数据，利用步骤S5中训练好的CKAN-LSTM-MHA网络对目标区域预处理后的多光谱影像数据进行分类，将分类好的局部块重建为栅格影像，得到树种分类结果图。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于哨兵2号数据以及CKAN-LSTM-MHA网络进行时空谱结合的树种分类方法及系统