基于深度異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)的水稻遙感影像提取

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摘要：為了實(shí)現(xiàn)在目標(biāo)域僅有無標(biāo)注樣本的條件下對異構(gòu)遙感影像上的水稻提取模型進(jìn)行高質(zhì)量構(gòu)建和復(fù)用，構(gòu)建了一種基于時(shí)空約束的深度異構(gòu)特征遷移學(xué)習(xí)模型。首先，基于空間位置構(gòu)建源域和目標(biāo)域無標(biāo)簽樣本組，并提取其深度特征；其次，構(gòu)建異構(gòu)特征遷移模型，創(chuàng)建同名樣本特征轉(zhuǎn)換、同名樣本特征正則、樣本重建損失函數(shù)，減少特征負(fù)遷移影響，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)特征的精準(zhǔn)遷移；最后，建立半監(jiān)督分類模型，通過引入HingLoss損失來消除錯(cuò)誤偽標(biāo)簽的影響，實(shí)現(xiàn)分類精度的提高。（剩余12461字）