基于多尺度卷积神经网络的多源数据融合岩性分类方法

摘要： 在岩性分类任务中，利用单一数据源获取的特征信息有限，因此多源数据融合成为提高岩性分类准确性的重要手段。航空遥感影像和数字高程模型作为典型的遥感数据源，可以提供互补的光谱和高程信息。为了提升岩性分类的精度，提出一种融合通道空间注意力机制与多尺度卷积神经网络的多源遥感数据岩性分类方法。该方法通过设计多尺度空洞卷积模块，增强卷积神经网络对航空遥感影像和数字高程模型深层特征的学习能力，... （共10页）