来源：期刊VIP网 时间：
作者：杨松林;赫晓慧;张天豪;程淅杰;邵艳枫;张俊峰;王青天;范晖;张亚彬;
单位：河南省豫东水利保障中心三义寨分中心;郑州大学;河南省豫东水利保障中心;
摘要：针对现有跨场景分类方法仅通过单一尺度进行图像特征对齐，场景之间的地物尺度差异使得地物信息表征存在较大的分布偏差的问题，该文提出了一种基于多尺度空谱特征对齐的遥感影像分类方法(MSSANet)。其中，光谱特征方面设计了基于注意力机制的子域特征对齐模块(ASFAM),该模块利用注意力机制鉴别相似性高的类别特征，并根据类别相似性理论引导模型学习地物的分布偏差，提高模型的跨场景特征迁移学习能力。空间特征方面构建了基于图最优传输理论的多尺度特征对齐模块(MSSRAM),从多个尺度下对场景共有的地物空间分布进行学习，降低跨场景影像之间的分布差异。在跨场景分类数据集对MSSANet进行了验证，实验结果表明所提出的MSSANet相较于现有跨场景分类方法，分类性能更优。
关键词：跨场景分类;;分布对齐;;域适应;;图对齐;;遥感影像分类
基金资助：河南省水利科技攻关项目(GG202250)
