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摘要：本发明公开了一种基于DCNN的多源遥感图像土地利用语义分割方法，属于深度学习技术领域。本发明的方法步骤如下：S100、进行网络输入和特征提取，对图像进行预处理；S200、采用若干个独立的卷积流处理光学图像和SAR图像；S300、设计多模态注意力模块，使用1×1Conv将多光谱影像的特征变换成三个相同的特征映射；S400、使用GELU激活函数获得单个数据源的自关注图；S500、低层的光学特征图和SAR特征图被下采样并堆叠获得高级特征图；S600、特征图被送入上下文信息增强模块提取多尺度特征表示，并上采样获得多尺度联合特征图；S700、将低层联合特征图堆叠，并被送入解码器。
主权项：1.一种基于DCNN的多源遥感图像土地利用语义分割方法，其特征在于：步骤如下：S100、进行网络输入和特征提取，对图像进行预处理；S200、采用若干个独立的卷积流处理光学图像和SAR图像，每个卷积流专注于其所处理的图像类型；S300、设计多模态注意力模块，使用1×1Conv将多光谱影像的特征变换成三个相同的特征映射；S400、使用GELU激活函数获得单个数据源的自关注图；S500、低层的光学特征图和SAR特征图被下采样并堆叠获得高级特征图；S600、特征图被送入上下文信息增强模块提取多尺度特征表示，并上采样获得多尺度联合特征图；S700、将低层联合特征图堆叠，并被送入解码器。
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百度查询： 北华航天工业学院 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于DCNN的多源遥感图像土地利用语义分割方法
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