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摘要
如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据融合分类的关键。
近年来,深度学习强大的特征学习能力,使其逐渐成为了该领域的主流方法。现有的深度学
习融合分类模型大多以监督学习为主,分类性能依赖标注样本的数量和质量。但是,当地物
分布越来越复杂,图像分辨率越来越高时,仅凭有限的人力物力很难获得大量高质量标签。
为此,研究人员开始探索无监督深度学习模型,通过预定义的前置任务直接从无标注数据中
提取判别特征,但此类方法更加关注单模态数据的特征学习,在高光谱和激光雷达融合分类
领域的研究
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