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黄河三角洲湿地地物类型在光谱曲线上差异较小,且在空间上分布零散,呈破碎化特性。现有的分类方法受限于局部感受野难以捕捉到图像的长距离依赖关系,导致在黄河三角洲湿地高光谱影像中分类精度不理想,针对此问题,本文提出了一种光谱-空间联合Transformer模型。光谱和空间支路分别以光谱向量和空间邻域为输入,基于自注意力机制提取全局光谱和空间特征,在两个支路引入多阶特征交互层,实现浅层边缘信息和深层语义信息的融合,最后采用自适应相加的方式将两路特征融合,送入分类器实现最终分类。本文在黄河三角洲湿地高分五号GF-5和CHRIS两幅高光谱影像上验证方法的有效性,实验结果表明,该方法显著提高了湿地分类的精度,在选用3%的样本训练条件下总体精度分别达到了90.90%和94.17%,优于其他分类方法。研究结果可实现黄河三角洲湿地地物类型的高精度分类,为湿地的保护提供技术支持。 相似文献
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习近平总书记多次就黄河三角洲生态保护和高质量发展作出重要指示批示。长期以来,黄河三角洲的生态保护和高质量发展面临严峻挑战,相应的科技支撑方面也存在一定的问题。本文从黄河三角洲生物多样性保护、生态系统健康和高质量发展两个方面综述了面临的挑战情况,并进一步总结了黄河三角洲生态保护和高质量发展科技支撑存在的问题,概括为“弱”、“散”、“偏”、“缺”四个方面;基于此,提出了黄河三角洲生态保护和高质量发展科技支撑的对策建议,主要是建议成立一个能够提供黄河三角洲生态保护和高质量发展相关问题全套解决方案的研究平台,更有效地为黄河三角洲应用服务单位提供支撑。 相似文献