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為充分利用遙感圖像的場(chǎng)景信息，提高場(chǎng)景分類的正確率，提出一種基于空間特征重標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景分類方法。采用多尺度全向髙斯導(dǎo)數(shù)濾波器獲取遙感圖像的空間特征，通過引入可分離卷積與附加動(dòng)量法構(gòu)建特征重標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)，利用全連接層形成的瓶頸結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)特征通道間的相關(guān)性，對(duì)多尺度空間特征進(jìn)行權(quán)重篩選以實(shí)現(xiàn)特征重標(biāo)定，并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到最終的分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在UCM_ Landuse與機(jī)載SAR圖像數(shù)據(jù)上的分類正確率分別達(dá)到94.76%和95.38%，與MNCC、 MS-DCNN、PCA-CNN等算法相比，其遙感圖像分類精度與泛化能力顯著提升。
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