分类预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention高光谱数据分类预测

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🔥 内容介绍

高光谱遥感技术通过数百个连续且狭窄的光谱波段，捕捉地物在可见光至红外波段的精细光谱信息，实现了 “图谱合一” 的对地观测能力。从农业领域的作物品种识别、病虫害监测，到环境领域的水体污染溯源、土壤重金属含量反演，再到地质领域的矿物勘探、矿产资源 mapping，高光谱数据分类预测均发挥着核心作用。然而，高光谱数据具有维度高（波段数可达数百）、数据冗余度大、光谱 - 空间特征耦合复杂等特点，传统分类模型（如 SVM、KNN）难以充分挖掘其深层特征，导致分类精度受限。

在众多深度学习模型中，CNN-BiLSTM-Attention 混合模型通过 “卷积提取空间特征→双向循环捕捉光谱时序依赖→注意力聚焦关键特征” 的三级特征挖掘机制，完美适配高光谱数据 “空间关联性 + 光谱时序性” 的双重属性，成为当前高光谱数据分类预测的前沿方案。本文将从技术原理、模型架构、构建流程、性能验证到产业应用，全面解析 CNN-BiLSTM-Attention 模型在高光谱数据分类预测中的核心价值。

一、高光谱数据分类：需求与核心挑战

（一）高光谱数据分类的现实意义

高光谱数据的每个像素点对应一条包含数百个波段的光谱曲线，不同地物的光谱曲线具有独特 “指纹特征”—— 例如，健康植被在近红外波段（700-1300nm）存在强反射峰，而受病虫害影响的植被该反射峰会显著降低；水体在可见光波段（400-700nm）反射率低，且随污染程度加剧，反射峰位置会发生偏移。通过高光谱数据分类，可实现：

• 农业精准管理：区分小麦、玉米、水稻等不同作物品种，识别作物早期病虫害，指导变量施肥；

• 环境监测：划分水体污染区域等级，识别土壤类型（如黑土、红壤）及盐碱化程度；

• 资源勘探：在地质遥感中识别石英、长石、方解石等矿物，圈定矿产资源分布范围；

• 城市规划：分类城市建筑用地、绿地、水体，评估城市生态环境质量。

（二）高光谱数据分类的核心挑战

1. 高维数据冗余与 “维数灾难”：高光谱数据波段数通常为 100-500 个，部分波段间相关性极强（如相邻可见光波段），导致数据冗余度高；同时，高维度会使样本在特征空间中分布稀疏，增加模型训练难度，即 “维数灾难”；

1. 光谱 - 空间特征耦合：地物的分类不仅依赖光谱曲线的 “指纹特征”（光谱维度），还与像素周边的空间环境相关（如植被像素通常与土壤像素相邻），传统模型多单独处理光谱或空间特征，难以实现两者协同建模；

1. 小样本与类别不平衡：高光谱数据标注成本极高（需专业人员结合实地调查确认地物类别），导致训练样本数量少；同时，不同地物的像素占比差异大（如城市中建筑用地像素远多于绿地像素），易造成模型偏向多数类，少数类分类精度低；

1. 光谱变异干扰：同一地物在不同光照条件、观测角度下，光谱曲线会出现 “同物异谱” 现象；不同地物可能因光谱相似性出现 “异物同谱” 现象，干扰模型分类决策。

二、CNN-BiLSTM-Attention 模型：高光谱分类的技术突破

CNN-BiLSTM-Attention 模型通过融合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与注意力机制（Attention）的优势，构建 “空间特征提取→光谱时序建模→关键特征聚焦” 的三级特征处理链路，针对性解决高光谱数据分类的核心挑战，各组件的作用及融合优势如下：

（一）组件 1：CNN—— 提取高光谱数据的空间关联特征

高光谱数据可视为 “空间维度（宽度 × 高度）+ 光谱维度（波段数）” 的三维张量（如 256×256 像素的图像，每个像素对应 200 个波段，数据维度为 256×256×200）。CNN 通过二维卷积核在空间维度（宽度 × 高度）滑动，捕捉像素与其周边邻域的空间关联特征：

• 例如，在农业高光谱图像中，植被像素的周边通常为同类植被或土壤像素，CNN 的 3×3 卷积核可提取 “植被 - 植被”“植被 - 土壤” 的空间邻域模式，辅助区分植被与非植被类别；

• 通过最大池化层对卷积特征进行降维，保留关键空间信息的同时，减少数据量，缓解 “维数灾难”。

与传统仅处理光谱特征的模型相比，CNN 的空间特征提取能力可有效解决 “同物异谱” 问题 —— 即使同一作物因光照差异导致光谱曲线略有不同，但其周边空间邻域模式一致，CNN 可通过空间特征辅助正确分类。

（二）组件 2：BiLSTM—— 建模高光谱数据的光谱时序依赖

高光谱数据的光谱维度（波段）具有天然的时序连续性（如从 400nm 到 2500nm 的波段按波长顺序排列），不同波段间存在强时序依赖关系 —— 例如，植被在 680nm 附近的 “红边” 波段（680-760nm）是区分植被与非植被的关键，而该波段的反射率变化与相邻的 650nm（红光）、780nm（近红外）波段紧密相关。

BiLSTM 通过正向 LSTM 与反向 LSTM 并行结构，捕捉光谱波段的双向时序依赖：

• 正向 LSTM 沿 “短波→长波” 方向（400nm→2500nm）处理光谱特征，捕捉短波波段对长波波段的影响（如蓝光波段对红光波段反射率的制约）；

• 反向 LSTM 沿 “长波→短波” 方向（2500nm→400nm）处理光谱特征，捕捉长波波段对短波波段的反向关联（如近红外波段反射率对可见光波段的预示作用）；

• 双向特征融合后，可更全面挖掘光谱曲线的 “指纹特征”，解决 “异物同谱” 问题 —— 即使两种地物的部分波段光谱相似，但其整体时序依赖模式不同，BiLSTM 可通过双向建模区分。

（三）组件 3：Attention—— 聚焦高光谱分类的关键特征

在高光谱数据中，并非所有空间特征与光谱特征对分类的贡献都相同：例如，区分健康植被与病虫害植被时，“红边” 波段（680-760nm）的光谱特征和病虫害斑点的空间特征是关键，而其他波段（如远红外波段）和无差异的空间区域对分类贡献极小。

Attention 机制通过计算 “特征重要性权重”，聚焦关键特征、抑制冗余特征：

• 空间注意力：对 CNN 输出的空间特征图，计算每个像素的注意力权重，权重高的像素（如病虫害斑点）会被重点关注，权重低的像素（如背景土壤）会被弱化；

• 光谱注意力：对 BiLSTM 输出的光谱时序特征，计算每个波段的注意力权重，权重高的波段（如 “红边” 波段）会被重点利用，权重低的冗余波段（如高度相关的相邻波段）会被过滤；

• 通过注意力权重的动态分配，模型可将计算资源集中在关键特征上，提升分类精度的同时，降低冗余特征的干扰。

（四）模型融合优势：1+1+1＞3

CNN-BiLSTM-Attention 模型的融合优势体现在三个层面：

1. 特征维度协同：CNN 处理空间维度、BiLSTM 处理光谱维度，实现 “空间 - 光谱” 双维度特征协同建模，解决传统模型单维度处理的局限性；

1. 特征深度挖掘：从 “空间关联→光谱时序→关键聚焦”，三级特征处理层层递进，从表层特征（如像素颜色、单个波段反射率）挖掘至深层特征（如空间邻域模式、光谱时序依赖）；

1. 小样本适应性：Attention 机制通过聚焦关键特征，减少冗余特征对模型的干扰，在小样本场景下，模型仍能快速学习到区分地物的核心特征，缓解小样本训练难题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(:, 1: 5)';

T_train = res(:, 6)';

M = size(P_train, 2);

P_test =[2.04 1.33 2.19 2.50 2.89]';

% T_test = res(temp(81: end), 8)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train =  categorical(T_train)';

🔗 参考文献

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

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