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摘要
近年来，遥感图像场景在监测环境、勘探地球资源以及预测自然灾害等方面有着越来越广泛的应用，其大量的数据需求推动了遥感图像场景分类的快速发展。尽管基于深度学习的方法已经在场景分类方面取得了比较好的性能，但如何对背景复杂、尺度变化剧烈的遥感场景进行有效识别仍然是分类任务中的一个巨大挑战。为了解决这一问题，本文使用细粒度的方法来检测显著性区域，并通过全局分支和局部分支将整体和局部联合起来,分别从整幅图像和关键区域提取全局特征和局部关键信息。为了验证所提出方法的有效性，基于ResNet18模型在三个公共遥感图像场景分类数据集上进行了对比实验，实验结果表明本文所提出的方法准确率优于大多数先进方法。
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