针对采用单一特征描述技术存在的高分辨率遥感图像特征多、分类精度低的问题，提出一种基于深度学习的遥感图像土地分类模型。模型对高分1号卫星获得的遥感图像进行了预处理，采用特征级图像融合的方法将这些特征关联起来，实现遥感图像特征融合。将融合后的图像特征输入训练后的深度信念网络进行处理，由Softmax分类器获得土地分类。实验分析表明，该模型能够对所有土地类型进行清晰的分类。
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