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Enhancing Scene Classification in Cloudy Image Scenarios: A Collaborative Transfer Method with Information Regulation Mechanism Using Optical Cloud-Covered and SAR Remote Sensing Images
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内容提要
本研究提出了一种协同迁移方法，解决了云干扰导致的光学信息损失和特征分布不一致问题。该方法通过信息调节机制，有效将无云光学数据训练的模型迁移到云覆盖光学数据和SAR数据中，显著提升了分类性能，尤其在云覆盖场景中表现优越。
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关键要点
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本研究提出了一种协同迁移方法，旨在解决云干扰导致的光学信息损失和特征分布不一致问题。
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该方法通过信息调节机制，将无云光学数据训练的模型有效迁移到云覆盖光学数据和SAR数据中。
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实验结果显示，该方法显著提升了分类性能，尤其在云覆盖场景中表现优越。
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该方法还有效缓解了模态不平衡问题，增强了遥感场景分类的效果。
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