基于頻域Transformer的小樣本遙感圖像自動(dòng)分類方法研究

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摘要：針對(duì)現(xiàn)有分類方法在對(duì)遙感圖像分類時(shí)存在總體分類精度低的問題，引入頻域Transformer，開展小樣本遙感圖像自動(dòng)分類方法設(shè)計(jì)研究。變換小樣本遙感圖像頻域，并實(shí)現(xiàn)頻域?qū)R；對(duì)小樣本遙感圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，利用頻域Transformer對(duì)小樣本遙感圖像特征進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)圖像超像素分割與自動(dòng)分類。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，新的分類方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感圖像的高精度分類。（剩余5992字）