多源数据分类的层次注意力和并行滤波融合网络
发表于: 。本研究解决了现有方法在处理高光谱图像和合成孔径雷达数据联合分类时,未能充分利用全球、光谱和局部特征的问题。我们提出的层次注意力和并行滤波融合网络,通过综合提取多样特征,显著提升了分类性能。在两个多源遥感数据集上的实验结果表明,该方法在整体准确度上超越了当前先进的分类方法。
本研究解决了现有方法在处理高光谱图像和合成孔径雷达数据联合分类时,未能充分利用全球、光谱和局部特征的问题。我们提出的层次注意力和并行滤波融合网络,通过综合提取多样特征,显著提升了分类性能。在两个多源遥感数据集上的实验结果表明,该方法在整体准确度上超越了当前先进的分类方法。