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遙感圖像場景分類任務(wù)較普通圖像分類任務(wù)的特征范圍更廣且分布更復(fù)雜，難以實現(xiàn)精準分類。針對遙感圖像特征分布與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在一定適應(yīng)性關(guān)系的情況，提出一種利用復(fù)雜度適配聚類的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感場景分類模型。構(gòu)建含有顏色矩、灰度共生矩陣、信息熵、信息增益、線占比等多重特征的遙感圖像復(fù)雜度評價矩陣，通過計算圖像相似性得到不同復(fù)雜度的圖像子集，采用層次聚類方式將圖像復(fù)雜度分為高、中、低等級，并分別使用 Densenet、 Capsnet和 Senet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜度適配的圖像子集進行訓練，最終獲得自適應(yīng)遙感場景分類模型。實驗結(jié)果表明，與 Densenet、 Capsnet、 Senet等模型相比，該模型能更有針對性地提取不同復(fù)雜度的圖像特征具有更高的遙感場景分類準確率。
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