一种全局空间特征提取的深度网络高光谱解混方法

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摘要：

针对现有高光谱解混方法提取全局上下文信息不充分、 光谱空间特征之间的融合也会丢失全局信息， 进而导致获取地表信息不准确的现状， 提出一种运用双分支网络来提升解混性能的方法。 该方法通过3个模块完成解混任务： 首先在空间特征提取模块中使用Swin Transformer对全局空间上下文信息进行建模； 然后与三维卷积构建的光谱模块提取的光谱信息进行融合； 最后运用光谱空间自注意力残差模块对光谱空间特征进行分析。（剩余12694字）

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