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融合高分辨率影像与LiDAR的孪生对抗协同分类算法: 收藏
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引用; 《测绘科学》2024年第3期49卷 36-46页; 作者：崔杰瑞普运伟夏炎饶闯江陈如俊昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650500 云南省水利水电勘测设计院有限公司昆明 650500 昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650500 昆明理工大学计算中心昆明 650500 云南省水利水电勘测设计院有限公司昆明 650500 昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650500; 针对传统多模态协同分类算法在异构特征表征方面的局限性,提出一种基于孪生协同注意力对抗网络(MCA2Net)的分类算法,用于高分辨率遥感影像和LiDAR数据的融合分类.MCA2Net首先设计多尺度特征提取和多注意力机制模块,结合对抗博弈过程有...; 针对传统多模态协同分类算法在异构特征表征方面的局限性,提出一种基于孪生协同注意力对抗网络(MCA2Net)的分类算法,用于高分辨率遥感影像和LiDAR数据的融合分类.MCA2Net首先设计多尺度特征提取和多注意力机制模块,结合对抗博弈过程有效提取高阶语义特征与差异化互补信息,实现多模态数据细节特征判别性保留;同时融合对抗与分类任务构建复合损失函数进行协同训练,平衡无监督图像融合任务与监督分类任务,实现模型稳定性提升.基于Houston与云南山地数据集实验结果表明:MCA2Net算法能有效提升多模态数据的协同分类性能,研究结果可应用于城市规划、环境监测与土地利用分类等领域.; 来源：详细信息评论

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