【摘 要】
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为实现高分辨率遥感影像特征的有效组织优化,以及提高特征的可判别性,该文提出了基于中层特征学习的多特征软概率级联模型实现场景级土地利用分类。首先,提取影像的密集尺度
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为实现高分辨率遥感影像特征的有效组织优化,以及提高特征的可判别性,该文提出了基于中层特征学习的多特征软概率级联模型实现场景级土地利用分类。首先,提取影像的密集尺度不变转换特征（dense scale invariant feature transform,DSIFT）、光谱特征（spectral feature,SF）以及局部二值模式特征（local binary pattern,LBP）作为低层特征;然后由局部约束线性编码（locality-constraint linear coding,LLC）分别
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