Effiziente Klassifizierung komplexer Landbedeckung mit räumlich-spektraler zuverlässiger kontrastiver Graphen-Convolutional-Netzwerke

Das vorgeschlagene S2RC-GCN-Modell kombiniert räumliche und spektrale Merkmale effektiv, konstruiert robuste Graphen und verwendet zuverlässiges kontrastives Lernen, um die Klassifizierungsleistung für komplexe Fernerkundungsbilder zu verbessern.