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摘要
为了提高在少标签数据条件下的地物分类精度，提出一种利用高光谱图像（HSI）数据与机载激光雷达（LiDAR）数据进行对比学习的地物分类方法。首先利用不带标签的HSI数据与LiDAR数据进行对比学习，通过对比学习可以建立这两种数据的空间特征之间的联系，实现对这两种数据的空间特征提取；设计了卷积模块与Transformer模块相结合的网络，使模型能够利用提取出的局部特征建立全局交互关系。在Houston 2013数据集和Trento数据集上进行对比实验，所提方法的分类精度高于其他多源数据融合地物分类的对照方法，在Houston 2013数据集上当每类标签样本量为5时，所提方法的分类精度比对照方法提高20.73个百分点，在Trento数据集上当每类标签样本量为2时，所提方法的分类精度比对照方法提高8.35个百分点。
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