基于深度学习扩张卷积网络的遥感图像分类全局特征提取研究

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摘要：探索基于深度学习扩张卷积网络的遥感图像分类全局特征提取的有效性。研究内容包括使用扩张卷积神经网络算法处理UCMerced Land-Use数据集，并结合主成分分析法和线性判别分析法提取全局特征。实验结果显示，扩张卷积网络能够有效提高遥感图像的分类精度和特征提取能力，尤其是在河流和农田等场景中，网络显示出较高的分类精度。（剩余5129字）

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