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遙感圖像場景分類任務較普通圖像分類任務的特征范圍更廣且分布更復雜，難以實現精準分類。針對遙感圖像特征分布與神經網絡結構存在一定適應性關系的情況，提出一種利用復雜度適配聚類的自適應神經網絡遙感場景分類模型。構建含有顏色矩、灰度共生矩陣、信息熵、信息增益、線占比等多重特征的遙感圖像復雜度評價矩陣，通過計算圖像相似性得到不同復雜度的圖像子集，采用層次聚類方式將圖像復雜度分為高、中、低等級，并分別使用 Densenet、 Capsnet和 Senet神經網絡對復雜度適配的圖像子集進行訓練，最終獲得自適應遙感場景分類模型。實驗結果表明，與 Densenet、 Capsnet、 Senet等模型相比，該模型能更有針對性地提取不同復雜度的圖像特征具有更高的遙感場景分類準確率。
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