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S2RC-GCN：一种基于高光谱影像的空间 - 光谱可靠对比图卷积网络用于复杂土地覆盖分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种名为S2RC-GCN的新型空间光谱可靠对比图卷积分类框架，通过融合一维和二维编码器提取的光谱和空间特征，构建图形并将其输入到图卷积网络中以确定更有效的图形表示，进一步提出了一种可靠的对比图卷积方法以学习和融合鲁棒特征，测试结果表明该模型在复杂对象分类方面取得了最佳效果，有效提高了复杂遥感图像的分类性能。
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关键要点
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提出了一种名为S2RC-GCN的新型空间光谱可靠对比图卷积分类框架。
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该框架通过融合一维和二维编码器提取的光谱和空间特征来构建图形。
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图形被输入到图卷积网络中，以确定更有效的图形表示。
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提出了一种可靠的对比图卷积方法，以学习和融合鲁棒特征。
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测试结果表明，该模型在复杂对象分类方面取得了最佳效果。
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该模型有效提高了复杂遥感图像的分类性能。
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