A Fast and Compact 3-D CNN for Hyperspectral Image Classification

高光谱成像 卷积神经网络 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 核(代数) 水准点(测量) 特征(语言学) 特征提取 相似性(几何) 图像(数学) 数学 地理 地图学 组合数学 哲学 语言学
作者
Muhammad Ahmad,Adil Khan,Manuel Mazzara,Salvatore Distefano,Mohsin Ali,Muhammad Shahzad Sarfraz
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19: 1-5 被引量:172
标识
DOI:10.1109/lgrs.2020.3043710
摘要

Hyperspectral images (HSIs) are used in a large number of real-world applications. HSI classification (HSIC) is a challenging task due to high interclass similarity, high intraclass variability, overlapping, and nested regions. The 2-D convolutional neural network (CNN) is a viable classification approach since HSIC depends on both spectral–spatial information. The 3-D CNN is a good alternative for improving the accuracy of HSIC, but it can be computationally intensive due to the volume and spectral dimensions of HSI. Furthermore, these models may fail to extract quality feature maps and underperform over the regions having similar textures. This work proposes a 3-D CNN model that utilizes both spatial–spectral feature maps to improve the performance of HSIC. For this purpose, the HSI cube is first divided into small overlapping 3-D patches, which are processed to generate 3-D feature maps using a 3-D kernel function over multiple contiguous bands of the spectral information in a computationally efficient way. In brief, our end-to-end trained model requires fewer parameters to significantly reduce the convergence time while providing better accuracy than existing models. The results are further compared with several state-of-the-art 2-D/3-D CNN models, demonstrating remarkable performance both in terms of accuracy and computational time.
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