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基于残差网络特征融合的高光谱图像分类

韩彦岭 崔鹏霞 杨树瑚 刘业锟 王静 张云

国土资源遥感2021,Vol.33Issue(2):11-19,9.
国土资源遥感2021,Vol.33Issue(2):11-19,9.DOI:10.6046/gtzyyg.2020209

基于残差网络特征融合的高光谱图像分类

Classification of hyperspectral image based on feature fusion of residual network

韩彦岭 1崔鹏霞 1杨树瑚 1刘业锟 1王静 1张云1

作者信息

  • 1. 上海海洋大学信息学院,上海 201306
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摘要

关键词

反卷积/特征融合/残差网络/高光谱图像分类

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

韩彦岭,崔鹏霞,杨树瑚,刘业锟,王静,张云..基于残差网络特征融合的高光谱图像分类[J].国土资源遥感,2021,33(2):11-19,9.

基金项目

十三五"蓝色粮仓科技创新"国家重点研发计划项目(编号:2019YFD0900805)和国家自然科学基金项目"基于激光测高和高分立体测绘卫星的大范围建(构)筑物灾害损失精细化评估方法研究"(编号:41871325)共同资助. (编号:2019YFD0900805)

国土资源遥感

OA北大核心CSCDCSTPCD

2097-034X

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