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TOOL · CL_158581 · Jul 23 · 04:00

新型 CV-SSMNet 模型通过物理感知特征增强 PolSAR 图像分类

研究人员开发了 CV-SSMNet，这是一种新颖的、面向物理的复值状态空间网络，用于极化合成孔径雷达 (PolSAR) 图像分类。该模型能有效捕捉长距离空间依赖性，同时保留 PolSAR 数据固有的关键幅相信息。通过将七种具有物理意义的散射先验作为调制信号，CV-SSMNet 在整个特征演化过程中自适应地重新校准复值表示。在 L 波段和 P 波段数据集上的实验表明，CV-SSMNet 实现了具有竞争力的准确性、增强的区域一致性和改进的…