【摘 要】
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激光雷达（Li DAR）技术是一种主动式遥感技术。Li DAR数据可以提供研究区域的地物高度等有价值的信息,以便于计算机处理区分地物类别。传统卷积神经网络（CNN）近些年已经被广泛应用于遥感图像分类领域,但是传统CNN随着网络深度的增加会出现过拟合问题。深度神经网络中带有跳跃连接的残差网络（Res Net）可以缓解以上问题,但Res Net在加深网络过程中也存在特征图尺寸逐渐减小,丢失细节信息等问
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激光雷达（Li DAR）技术是一种主动式遥感技术。Li DAR数据可以提供研究区域的地物高度等有价值的信息,以便于计算机处理区分地物类别。传统卷积神经网络（CNN）近些年已经被广泛应用于遥感图像分类领域,但是传统CNN随着网络深度的增加会出现过拟合问题。深度神经网络中带有跳跃连接的残差网络（Res Net）可以缓解以上问题,但Res Net在加深网络过程中也存在特征图尺寸逐渐减小,丢失细节信息等问题。因此,本文以Res Net作为核心基础网络,并对其进行改进优化,在模型的分类精度与时间复杂度之间达到平衡,本文主要内容包括:首先,对比了国内外近几年基于传统方法和基于深度学习方法的Li DAR数据分类研究,为后续模型的改进提供依据。同时为了对本文所提模型进行综合评估,使用了遥感图像分类领域的评价指标。其次,设计并实现了基于空洞残差胶囊网络的Li DAR数据分类算法Dilated-Res Caps Net。该模型以Res Net-34网络为基础,将空洞卷积模块引入Res Net网络中,空洞卷积扩张率的设计采用奇偶混合扩张率,并利用胶囊网络进一步提取更详细的空间特征信息。本模型既克服了传统CNN对空间信息不敏感的问题,又提升了提取目标精细特征的能力。与一些经典算法进行对比,Dilated-Res Caps Net有更好的分类效果。最后,设计并实现了基于残差网络的Transformer Li DAR数据分类算法Res Transformer。该模型针对Transformer捕获全局特征表示以及Li DAR数据存在的小样本问题,将残差网络与Transformer相结合,以交互的方式在不同分辨率下融合局部特征表示和全局特征表示。同时针对模型训练过程中的过拟合问题本模型引入了标签平滑正则化方法。最后利用多层感知机输出分类结果。与一些经典分类算法相比,模型训练时间更短,减少计算资源的消耗。
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