高光谱图像分类（Hyperspectral Image Classification, HSIC）是遥感领域的重要任务之一，其目标是为每个像素分配一个类别标签，同时利用高光谱图像中丰富的光谱信息和空间上下文信息。近年来，基于Mamba模型的Spectral-spatial Mamba方法在HSIC中展现出卓越的性能，尤其是在处理高维、长序列数据方面。
一种典型的实现方法是DualMamba网络，它结合了空间Mamba块（SpaMB）和光谱Mamba块（SpeMB），并通过空间-光谱融合模块（SSFM）整合两者的特征表示。该方法通过光谱Mamba块捕捉光谱维度的长距离依赖关系，而空间Mamba块则负责提取空间维度的上下文信息。SSFM模块通过自适应加权策略融合光谱和空间特征，从而提升分类精度。DualMamba的优势在于其轻量级结构和对高维HSI数据的有效建模能力[^1]。
此外，MHSSMamba是一种结合多头空间-光谱Mamba机制的高光谱图像分类模型。该方法通过增强光谱标记和引入多头自注意力机制，有效建模光谱带与空间位置之间的复杂关系。MHSSMamba在多个公开数据集上（如帕维亚大学、休斯顿大学、萨利纳斯和武汉龙口）均取得了优异的分类准确率，分别达到97.62%、96.92%、96.85%和99.49%。该模型不仅提升了计算效率，还保留了跨光谱带的上下文信息，并能有效处理高光谱图像的序列性和高维特性[^5]。
在实现上，Spectral-spatial Mamba模型通常包括以下几个步骤：
1. **光谱特征提取**：使用光谱Mamba块（SpeMB）对每个像素点的光谱向量进行建模，捕捉不同波段之间的相关性。
2. **空间特征提取**：通过空间Mamba块（SpaMB）提取局部空间结构信息，增强模型对空间上下文的理解。
3. **特征融合**：采用空间-光谱融合模块（SSFM）将光谱与空间特征进行融合，以获得更具判别能力的联合表示。
4. **分类器**：使用全连接层或卷积层对融合后的特征进行分类预测。
以下是一个简化的PyTorch风格的伪代码示例，展示Spectral-spatial Mamba模型的基本结构：
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SpectralMambaBlock(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
super(SpectralMambaBlock, self).__init__()
self.mamba = MambaLayer(input_dim, hidden_dim)
def forward(self, x):
# x: (batch_size, channels, height, width)
# reshape to (batch_size, height*width, channels)
b, c, h, w = x.shape
x = x.view(b, c, h*w).permute(0, 2, 1)
x = self.mamba(x)
return x.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w)
class SpatialMambaBlock(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
super(SpatialMambaBlock, self).__init__()
self.mamba = MambaLayer(input_dim, hidden_dim)
def forward(self, x):
# x: (batch_size, channels, height, width)
# reshape to (batch_size, height*width, channels)
b, c, h, w = x.shape
x = x.view(b, c, h*w).permute(0, 2, 1)
x = self.mamba(x)
return x.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w)
class SpectralSpatialFusion(nn.Module):
def __init__(self, channels):
super(SpectralSpatialFusion, self).__init__()
self.fusion = nn.Conv2d(channels * 2, channels, kernel_size=1)
def forward(self, spectral_feat, spatial_feat):
combined = torch.cat([spectral_feat, spatial_feat], dim=1)
return self.fusion(combined)
class SpectralSpatialMambaModel(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, input_channels):
super(SpectralSpatialMambaModel, self).__init__()
self.spectral_mamba = SpectralMambaBlock(input_channels, input_channels)
self.spatial_mamba = SpatialMambaBlock(input_channels, input_channels)
self.fusion = SpectralSpatialFusion(input_channels)
self.classifier = nn.Linear(input_channels, num_classes)
def forward(self, x):
spectral_feat = self.spectral_mamba(x)
spatial_feat = self.spatial_mamba(x)
fused_feat = self.fusion(spectral_feat, spatial_feat)
# Global average pooling
feat = torch.mean(fused_feat.view(fused_feat.size(0), fused_feat.size(1), -1), dim=2)
return self.classifier(feat)
```
此类模型在实际应用中通常需要结合具体数据集进行调参，包括Mamba层的隐藏维度、融合策略、以及分类器的设计等。实验表明，Spectral-spatial Mamba模型在多个高光谱图像分类任务中均取得了优于传统卷积神经网络（CNN）和Transformer的性能表现。
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