基于Transformer框架的雷达遥感图像序列特征提取及分类研究

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作为一种利用场景自然变化信息对物体进行探测与科学研究的手段,合成孔径式雷达与光学传感器和人工接触式测量技术具有较强互补性,而经过多次的成像技术发展,不同时相、体制和波段的高分辨率合成孔径雷达遥感数据将极大地提升它在大场景资源综合利用和调查监控领域的应用能力。但是对于聚焦采集的遥感图像人工解译耗时费力,难以实现遥感图像专题信息提取的全自动化和统一标准。因此国内外一些研究学者开始使用神经网络提取有效特征,经过计算机人工神经网络和人工解译技术相结合挖掘出一个反映土地信息变动性特征的数据库。为了简化进一步提
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