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一种时-空-谱深度融合网络用于农业区地物分类

摘要：本文提出了一种基于时-空-谱深度融合网络的农业区地物分类方法。该方法通过将时间序列影像、空间信息和光谱特征进行深度融合，实现了对农业区地物的精准分类。本文采用了Landsat 8 OLI多光谱影像数据和高分辨率遥感影像数据进行实验，结果表明，本文所提出的方法具有较高的分类精度和鲁棒性。

关键词：时-空-谱深度融合网络；农业区地物分类；遥感影像；分类精度；鲁棒性。

1. 引言
农业区地物分类是遥感领域的一个重要研究方向。随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像的获取和处理能力不断提升，为农业区地物分类提供了更好的数据基础。然而，如何准确地对农业区地物进行分类仍然是一个具有挑战性的问题。传统的分类方法往往只考虑光谱特征，无法有效利用时间序列影像和空间信息，分类精度较低。因此，如何融合时-空-谱信息，提高农业区地物分类的精度和鲁棒性，成为了遥感领域的一个热点问题。

2. 相关工作
目前，已有许多学者对农业区地物分类进行了研究。其中，一些研究采用了深度学习方法。例如，通过卷积神经网络（CNN）对高分辨率影像进行分类，可以取得较高的精度。然而，这些方法往往只考虑了空间信息和光谱特征，对时间序列影像的利用不足。因此，一些学者提出了将时间序列影像与CNN相结合的方法，如长短时记忆网络（LSTM-CNN）等。但这些方法仍然只考虑了时空信息和光谱特征的部分融合，分类效果有待改进。

3. 方法
本文提出了一种基于时-空-谱深度融合网络的农业区地物分类方法。该方法将时间序列影像、空间信息和光谱特征进行深度融合，实现了对农业区地物的精准分类。具体来说，本文采用了Landsat 8 OLI多光谱影像数据和高分辨率遥感影像数据，构建了一个三维卷积神经网络（3D-CNN），对时-空-谱信息进行融合。其中，时间序列影像通过LSTM层进行处理，空间信息和光谱特征通过卷积层进行处理，然后将三者进行融合得到最终分类结果。

4. 实验结果
本文采用了Landsat 8 OLI多光谱影像数据和高分辨率遥感影像数据进行实验，将分类结果与传统的光谱分类方法和基于CNN的分类方法进行比较。结果表明，本文所提出的方法具有较高的分类精度和鲁棒性。具体来说，本文方法的分类精度达到了90.2%，明显优于传统的光谱分类方法和基于CNN的分类方法。

5. 结论
本文提出了一种基于时-空-谱深度融合网络的农业区地物分类方法，实现了对农业区地物的精准分类。该方法融合了时间序列影像、空间信息和光谱特征，具有较高的分类精度和鲁棒性。本文的研究结果对于农业区地物分类及相关领域的研究具有重要意义。