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隨著信息技術(shù)和對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感技術(shù)在社會(huì)生活和經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。分類模型的準(zhǔn)確性和抗干擾能力對(duì)精確繪制復(fù)雜的土地覆蓋和土地利用分類至關(guān)重要。針對(duì)大規(guī)模遙感數(shù)據(jù)難以獲取大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的問(wèn)題，基于低秩表示模型和圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，提岀了基于分塊低秩圖的大規(guī)模遙感圖像半監(jiān)督分類應(yīng)用。為了解決低秩表示計(jì)算復(fù)雜度髙的問(wèn)題，將預(yù)處理后的圖像按像素進(jìn)行分塊處理，并在毎個(gè)塊上實(shí)現(xiàn)低秩表示。在 WorldⅤiew-2影像上的分類結(jié)果表明，在少量標(biāo)記樣本下，該方法利用簡(jiǎn)單的最近鄰分類器即可實(shí)現(xiàn)對(duì)城市地物的精確分類。因此，該方法有效地提高了土地覆蓋的分類精度，在遙感圖像分類中具有較高的效率。
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