【摘 要】
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本文针对深度学习方法在景象适配区选取任务中没有考虑地形数据影响的问题,提出了一种基于多模态数据与深度学习的景象适配区选取方法。通过将地形数据采样到与影像数据相同
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本文针对深度学习方法在景象适配区选取任务中没有考虑地形数据影响的问题,提出了一种基于多模态数据与深度学习的景象适配区选取方法。通过将地形数据采样到与影像数据相同分辨率并进行归一化后,得到其可视化影像,并与SAR影像一同输入卷积神经网络训练得到高精度适配区预测模型。此外,论文探讨了不同的数据融合方式对卷积神经网络预测结果的影响,实验结果证明,卷积神经网络对于多模态数据的融合方式不敏感。
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