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华中科技大学硕士学位论文
摘要
光谱红外仿真为现代导引头算法设计提供了有效的数据源，在场景的光谱成像
仿真中，一个重要的环节是对地物场景进行材质属性分类。传统的材质属性分类使用
的高光谱影像受制于低空间分辨率和数据源难获取的问题，现行的分类中主要以全
色遥感影像作为基本参考数据，使用人工标注的方案完成。然而人工标注效率低下，
将深度学习方法引入以实现半自动的地物材质属性分类，减轻人机交互压力具有重
大研究意义。故本文采用全色影像作为基础数据源，使用语义分
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