MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆神经网络（
CNN-BiLSTM
）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
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高光谱成像技术作为遥感领域的一项先进技术，能够采集地物在多个连续窄波段上的光谱信息，从而实现对地物的精细识别与分类。随着传感器技术和数据处理能力的不断提升，高光谱数据在农业监测、环境保护、矿产勘查、城市规划等诸多领域展现出了广泛的应用价值。相比传统的多光谱遥感数据，高光谱数据由于其高维光谱特性，提供了更丰富的地物信息，但同时也带来了数据处理的高复杂度和算法设计的严峻挑战。
传统的高光谱数据分类方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习技术在小规模、高维数据上表现尚可，但面对大规模、多样化的高光谱图像数据时，难以充分捕捉其复杂的空间-光谱特征，从而限制了分类精度的提升。深度学习方法凭借其强大的特征自动提取能力，为高光谱数据处理带来了革命性的突破。尤其是卷积神经网络（CNN）能够有效提取空间特 ...