大气与海洋 | 浏览量:20下载量:2CSCD:0
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    • 结合双原型和状态空间模型的滨海湿地跨域少样本无人机高光谱图像分类

    • Cross-domain few-shot learning based on a dual-prototype and state-space model for unmanned aerial vehicle hyperspectral image classification of coastal wetlands

    • 研究团队提出了一种基于双原型和状态空间模型的滨海湿地跨域少样本分类方法,"设计了基于状态空间模型的空间光谱特征提取器,以线性复杂度提取全局空间光谱特征",为滨海湿地精准识别与保护修复提供了高效解决方案。
      • 角色:First author第一作者
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 青岛 266580

      • 邮箱:B21160015@s.upc.edu.cn
      • 简介:辛紫麒,研究方向为跨场景高光谱图像分类。E-mail: B21160015@s.upc.edu.cn

      辛紫麒

      1
      • 角色:Corresponding author通信作者
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 青岛 266580

      • 邮箱:li.zhongwei@vip.163.com
      • 简介:李忠伟,研究方向为大数据智能处理及应用、光学及多手段融合与海岸带。E-mail: li.zhongwei@vip.163.com

      李忠伟

      1 *
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 青岛 266580

      于启星

      1
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 青岛 266580

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感与数字地球全国重点实验室, 北京 100101

      许明明

      12
      • 机构:

        自然资源部第一海洋研究所, 青岛 266061

      任广波

      3
      • 机构:

        中国石油大学(华东) 青岛软件学院/计算机科学与技术学院, 青岛 266580

      王雷全

      4
      • 机构:

        自然资源部第一海洋研究所, 青岛 266061

      胡亚斌

      3
      • 机构:

        中国科学院空天信息创新研究院 遥感与数字地球全国重点实验室, 北京 100101

        中国科学院大学 资源与环境学院, 北京 100049

      赵旦

      25
    • 2026年30卷第9期 页码:2773-2792  
    • DOI:10.11834/jrs.20264494    

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