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摘要
本发明公开了一种基于双路注意力融合神经网络的多源遥感图像分类方法,主要解决现有技术对多源遥感图像分类精度低的问题。其实现方案为：1)对高光谱数据和激光雷达数据进行预处理和划分,得到训练样本和测试样本；2)设计基于注意力机制的注意力融合层对光谱数据和激光雷达数据进行加权筛选和融合,并构建双路互连接卷积神经网络,3)以多类交叉熵作为损失函数对互连接卷积神经网络进行训练,得到训练好的网络模型,4)利用训练好的模型对测试样本进行预测,得到最终的分类结果。本发明能提取多源遥感数据的特征并对其进行有效的融合分类,改善了融合中维数过高的问题,提高了平均分类精度,可用于对两幅不同传感器得到的遥感图像进行融合。
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