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本发明针对遥感影像场景的分类问题，提出了一种基于多尺度深度特征融合和迁移学习的遥感影像场景分类方法。本发明首先使用高斯金字塔算法获得多尺度的遥感影像，输入到全卷积神经网络中，提取到多尺度深度局部特征；然后将图像裁剪到CNN所需固定大小，输入网络中获得全连接层的全局特征，使用紧凑双线性池化操作编码多尺度深度局部特征和CNN获得的全局特征，通过融合两种深度特征共同表示遥感影像，增强特征之间的相互关系，使获得的特征更具有区分性；最后利用迁移学习技术，结合上述两种方法，对遥感影像场景进行分类。本发明卷积神经网络使用VGG16‑Net作为基础网络。
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