基于卷积神经网络的高光谱目标检测

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在高光谱目标检测中被广泛应用。高光谱图像由多个连续波段的光谱信息组成，因此传统的基于像素的方法无法有效地捕捉到目标的光谱特征。而CNN可以从数据中自动学习特征，能够更好地处理高维数据。

在基于CNN的高光谱目标检测中，常用的方法是将高光谱图像的每个波段作为输入通道，构建一个多通道的卷积神经网络。这样可以保留每个波段的光谱信息，并利用卷积层和池化层来提取空间和光谱特征。

一种常见的架构是利用卷积层提取空间特征，然后通过全连接层和softmax分类器进行目标分类。另一种方法是利用卷积层提取空间特征后，再通过反卷积层进行像素级别的目标分割。

此外，为了提高模型的性能，还可以使用一些技术，如残差连接、注意力机制等。同时，数据增强和迁移学习也是常用的策略，可以提高模型的泛化能力和减少训练时间。

总之，基于卷积神经网络的高光谱目标检测方法能够有效地利用高光谱图像的光谱信息和空间特征，提高目标检测的准确性和鲁棒性。