【摘 要】
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利用深度学习技术对高光谱图像进行地表覆被的精细识别与分类已取得瞩目成果。其中,A~2S~2K-ResNet方法分类精度高、综合性能稳定,但其自适应卷积核选取机制未对卷积神经网络的感受野起到实质性的优化作用,进而影响分类结果。该文提出一种面向高光谱遥感图像分类的连续空间依赖增强模块,以弥补A~2S~2K-ResNet方法的不足,并借助三维残差网络框架,形成一种全新的空—谱卷积神经网络。实验采用4组高
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利用深度学习技术对高光谱图像进行地表覆被的精细识别与分类已取得瞩目成果。其中,A~2S~2K-ResNet方法分类精度高、综合性能稳定,但其自适应卷积核选取机制未对卷积神经网络的感受野起到实质性的优化作用,进而影响分类结果。该文提出一种面向高光谱遥感图像分类的连续空间依赖增强模块,以弥补A~2S~2K-ResNet方法的不足,并借助三维残差网络框架,形成一种全新的空—谱卷积神经网络。实验采用4组高光谱图像分类标准测试数据集,并结合3种国际通用的精度评价指标进行方法验证。定性分析结果表明,该文方法可增
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