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申请/专利权人：广西科技大学;云南财经大学;金肯职业技术学院

摘要：本发明旨在提供一种基于改进SpectralFormer算法的地物识别分类方法，包括以下步骤：A、构建U‑Net框架网络，改进的U‑Net框架网络包括：多个隐藏层、线性化模块、SpectralFormer框架；B、对改进的U‑Net框架网络进行训练，得到训练好的U‑Net框架网络；C、从卫星遥感图像中获取12个波段数据，将12个波段数据嵌套产生的特征波段信息作为输入结果输入训练好的U‑Net框架网络中，经过U‑Net框架网络处理后，完成像素级遥感土地覆盖分类。本发明方法不仅仅能捕获跨通道的信息，还能捕获方向感知和位置感知的信息，更好的实现了高性能的像素级影像分类。

主权项：1.一种基于改进SpectralFormer算法的地物识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤：A、构建U-Net框架网络，改进的U-Net框架网络包括：多个隐藏层、线性化模块、SpectralFormer框架；B、对改进的U-Net框架网络进行训练，得到训练好的U-Net框架网络；C、从卫星遥感图像中获取12个波段数据，将12个波段数据进行半分组光谱嵌套，将嵌套产生的特征波段信息作为输入结果输入训练好的U-Net框架网络中，输入结果依次经过四次下采样，每次下采样将分辨率降低为之前的12，第四次下采样结果输入第一隐藏层，经第一隐藏层处理后输入线性化模块进行线性映射，然后输入SpectralFormer框架中，经SpectralFormer框架处理后，输入第二隐藏层处理，所得结果经过reshape模块处理后，经过3*3卷积处理，然后上采样至分辨率与第四次下采样结果一致后，与第四次下采样结果拼接，得到第一拼接结果；第一拼接结果经过3*3卷积处理后，上采样至分辨率与第三次下采样结果一致后，与第三次下采样结果拼接，得到第二拼接结果；第二拼接结果经过3*3卷积处理后，上采样至分辨率与第二次下采样结果一致后，与第二次下采样结果拼接，得到第三拼接结果；第三拼接结果经过3*3卷积处理后，上采样至分辨率与第一次下采样结果一致后，与第一次下采样结果拼接，得到第四拼接结果；第四拼接结果经过3*3卷积处理后，上采样至分辨率与输入结果一致后，最后经过分割头进行语义分割的输出，完成像素级遥感土地覆盖分类。

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百度查询： 广西科技大学 云南财经大学 金肯职业技术学院 基于改进SpectralFormer算法的地物识别分类方法