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摘要
高空间分辨率遥感影像拥有丰富的空间细节信息和多光谱信息。研究表明，二维卷积神经网络适于提取空间信息，而三维卷积神经网络更适于提取光谱信息。为了更好地利用空谱信息，本文提出一种双通道并行混合卷积神经网络(DPHCNN)方法，充分联合二维与三维卷积神经网络在空谱信息提取上的优势，同时引入混合注意力机制、多尺度卷积增强空间细节特征的提取能力，实现高分影像的精准分类。试验中利用高分二号影像数据集进行验证，与当前先进的深度学习分类方法相比，本文提出的DPHCNN方法在保证分类精度高、分类效率较好的同时，能在多时相影像分类中保持最高的稳健性，在综合评价上更具优势。
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