移位窗口U形Transformer解混网络

全局空间解混

在全图上应用移位窗口自注意力，同时捕捉局部细节与全局材料分布，避免逐像素或分块解混造成的不一致。

Yang, Zhiru · 许明明 · 刘善伟 · 生会 · 万剑华

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023

技术优势

不丢失空间特征

通过多尺度下采样-上采样提取特征图，生成上下文丰富且空间准确的丰度图，不丢失局部细节。

结果更一致

在全图上运行而非分块处理，消除了分块方法导致的不一致性。

性能显著超过现有方法

在合成数据和三个真实数据集上均显著优于传统方法和多种先进神经网络方法。

应用场景

• 高光谱遥感：生成高空间准确度的丰度图，用于矿物填图、环境监测等。
• 光谱图像分析：同时提取端元光谱和丰度，服务于光谱解混分析。
• 遥感图像处理：提供全图处理方案，避免分块伪影。
• 遥感应用：提升解混精度，支撑精细地物分类和定量遥感。