複雑な土地被覆分類のための空間-スペクトル信頼性対照グラフ畳み込みネットワーク(S2RC-GCN)

提案するS2RC-GCNモデルは、1D-CNNと2D-CNNを組み合わせてスペクトルと空間特徴を抽出し、それらを融合して堅牢なグラフ表現を構築する。さらに、信頼性の高い対照学習を導入することで、より効率的な特徴表現を学習する。これにより、複雑な土地被覆分類タスクにおいて優れた性能を発揮する。