土地利用分类的两种数据融合方法比较

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

准确的土地利用地图对土地管理和规划非常有用，为了产生准确的地图，需要利用多种来源的空间数据，通过预分类融合等多种方法来提高分类准确性。

本研究提出了一种深度学习框架，用于对多模式地球观测数据进行模态级别的解释。该框架利用可解释的机器学习方法，研究了模态融合对模型决策的影响，并证明了辅助数据对荒野映射任务的益处。

可解释的机器学习方法 多模式地球观测数据 模态级别解释 深度学习框架 辅助数据
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