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A Spatial–Spectral Prototypical Network for Hyperspectral Remote Sensing Image

机译：用于高光谱遥感图像的空间谱原型网络

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Hyperspectral remote sensing image (HRSI) can provide additional spectral information of objects and have been widely used in many fields. However, due to the complex environment of the HRSI gathering area, collecting the labeled samples of HRSI is time-consuming and labor-intensive. The scarcity of labeled samples is one of the major difficulties for HRSI analysis and processing. In this letter, a spatial-spectral prototypical network (SSPN) for HRSI is proposed for solving the problem of lack of labeled samples. The contribution of this letter is threefold. First, we design a novel local pattern coding algorithm to combine the spatial and spectral information of HRSI pixels based on spatial neighborhood correlation. Then, a spatial-spectral feature extraction algorithm based on 1-D convolutional neural network (1-D-CNN) is suggested to learn the spatial-spectral metric space where HRSI pixels can be correctly classified with only a few labeled samples. Finally, a novel prototype representation for HRSI in spatial-spectral metric space is proposed to better classify the mixed pixels existing in HRSI. The experimental results on three popular HRSI data sets demonstrate that the proposed SSPN is significantly better than the traditional algorithms.
机译：高光谱遥感图像（HRSI）可以提供对象的额外光谱信息，并且已广泛用于许多领域。然而，由于HRSI采集区域的复杂环境，收集HRSI的标记样本是耗时和劳动密集型的。标记样本的稀缺性是HRSI分析和加工的主要困难之一。在这封信中，提出了一种用于HRSI的空间光谱原型网络（SSPN），以解决缺乏标记样本的问题。这封信的贡献是三倍。首先，我们设计一种新颖的本地图案编码算法，基于空间邻域相关性来组合HRSI像素的空间和光谱信息。然后，建议基于1-D卷积神经网络（1-D-CNN）的空间光谱特征提取算法来学习空间光谱度量空间，其中HRSI像素可以仅用少数标记的样本正确分类。最后，提出了一种新的空间光谱度量空间中HRSI的原型表示，以更好地对HRSI中存在的混合像素进行分类。三种流行的HRSI数据集的实验结果表明，所提出的SSPN明显优于传统算法。

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