融入多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类

融入多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类1.内容概括本篇论文探讨了在小样本遥感场景分类任务中，如何有效利用多尺度区域注意力机制来提高模型的性能。遥感图像包含了丰富的语义信息，但标注数据往往稀缺且成本高昂。研究如何利用有限的数据学习到具有泛化能力的模型变得至关重要。传统的遥感场景分类方法通常依赖于全局信息，忽略了局部细节信息，这可能导致分类结果的偏差。为了解决这一问题，本文提出了一个基于多尺度区域注意力的深度学习框架。该框架能够自适应地调整注意力权重，从而捕捉不同尺度下的关键信息。该框架首先通过预训练的卷积神经网络提取多尺度的特征图，利用区域注意力模块对特征图进行加权，以突出感兴趣的区域。将加权后的特征图输入到分类器中进行训练和预测。实验结果表明，与现有的方法相比，所提出的方法在多个遥感场景分类任务上取得了显著的性能提升。该方法还具有较好的鲁棒性和泛化能力，能够在复杂多变的环境中保持稳定的性能。1.1研究背景随着遥感技术的快速发展，遥感图像的分类已成为地理信息科学、环境科学、城市规划等多个领域的重要研究方向。在实际应用中，由于遥感图像的空间分辨率、时间分辨率以及地表覆盖的复杂性等因素的限制，使得遥感图像的分类面临诸多挑战。特别是对于小样本遥感场景的分类，由于可用数据量少，且场景复杂多变，传统的分类方法往往难以取得理想的效果。为了提高小样本遥感场景的分类精度，多尺度区域注意力机制逐渐受到关注。该机制通过引入不同尺度下的区域信息，使得模型能够关注到遥感图像中的关键信息，从而提高分类的准确性。目前关于多尺度区域注意力机制在遥感图像分类中的研究还相对较少，尤其是在小样本场景下的应用研究更为稀缺。本研究旨在深入探讨融入多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类方法。通过理论分析和实验验证，本研究将揭示多尺度区域注意力机制在小样本遥感场景分类中的有效性和可行性，为遥感图像分类领域提供新的研究思路和方法。本研究也将为相关领域的实际应用提供有力支持，推动遥感技术的进一步发展。1.2研究目标设计并构建一个能够自适应融入多尺度区域注意力的深度学习模型，使模型能够捕捉到遥感图像中的关键信息，提高特征提取能力。通过引入小样本学习方法，优化模型的泛化性能，使得模型能够在有限的训练样本下，仍具有良好的分类效果。实现高效的遥感场景分类，在保证分类精度的同时，提高模型的运算效率和鲁棒性，为实际应用提供有力的技术支持。通过本研究，推动遥感领域的小样本学习技术的发展，为类似问题提供新的解决思路和方案。1.3研究方法在研究方法部分，我们将详细介绍小样本遥感场景分类的方法论框架，特别是如何结合多尺度区域注意力机制来提升分类性能。通过引入一种新颖的注意力加权机制，我们能够同时考虑局部和全局信息，使得模型能够关注到遥感图像中的关键细节。为了适应不同尺度的场景特征，我们设计了一种多尺度融合策略，该策略能够根据输入数据的尺度变化自动调整注意力模块的配置，从而确保模型在不同分辨率的遥感图像上都能保持高效的分类能力。为了验证所提方法的有效性，我们将通过一系列实验来评估模型在标准数据集上的性能，并与现有的最先进方法进行比较。这些实验将包括数据预处理、模型训练、以及分类结果的定量分析等环节。1.4论文结构本章首先介绍了遥感场景分类的重要性和挑战性，然后阐述了多尺度区域注意力机制在遥感场景分类中的应用背景和优势。提出了本文的主要研究目标和方法。本章对国内外关于遥感场景分类的研究进行了详细的梳理和分析，总结了现有方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和亟待解决的挑战。本章详细介绍了本文提出的基于多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类方法。提出了一种适用于小样本数据的新的特征提取方法；其次，引入了多尺度区域注意力机制，提高了模型对不同尺度信息的捕捉能力；设计了一种有效的训练策略，以提高模型的泛化能力。本章通过大量的实验验证了本文提出的方法的有效性和优越性。对比了不同特征提取方法和注意力机制对模型性能的影响；其次，通过对比不同训练策略对模型性能的影响，进一步证明了本文方法的优势；通过实例分析，展示了本文方法在实际应用中的有效性。2.遥感场景分类综述遥感场景分类是遥感应用领域中一项重要的任务，旨在通过分析和识别遥感图像中的特征，对场景进行分类和识别。随着遥感技术的不断发展，遥感场景分类的应用范围越来越广泛，包括土地利用分类、城市规划、环境监测、灾害评估等领域。传统的遥感场景分类方法主要依赖于手工特征和简单的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。随着大数据和深度学习技术的发展，基于深度学习的遥感场景分类方法逐渐成为研究热点。这些方法通过卷积神经网络等深度学习模型自动提取遥感图像中的特征，并学习场景的高级表示，实现了较高的分类性能。多尺度区域注意力机制在遥感场景分类中的应用也逐渐受到关注。通过引入多尺度区域注意力机制，可以更加准确地捕获遥感图像中的关键信息，提高场景分类的准确性和鲁棒性。多尺度区域注意力机制可以通过关注不同尺度的区域，提取图像中的多层次特征，并自动学习到场景中重要区域的信息，从而有效地提高遥感场景分类的性能。在小样本遥感场景分类中，由于数据量较小，如何有效利用样本信息并提取有效的特征成为一大挑战。融入多尺度区域注意力机制的方法可以通过关注关键区域并提取多层次特征，在一定程度上缓解小样本问题，提高分类性能。针对遥感场景的复杂性和多样性，还需要结合其他技术，如迁移学习、数据增强等，进一步提高遥感场景分类的准确性和鲁棒性。遥感场景分类是遥感应用中的重要任务之一，基于深度学习和多尺度区域注意力机制的方法在遥感场景分类中取得了显著进展。仍需要继续探索和研究更有效的算法和技术，以应对遥感场景的复杂性和多样性，提高遥感场景分类的准确性和鲁棒性。2.1遥感场景分类的发展历程遥感技术自20世纪60年代诞生以来，便在地球观测、环境监测、资源勘查等领域发挥着重要作用。随着计算机技术的飞速发展，遥感数据获取与处理能力得到了极大的提升。在此背景下，遥感场景分类作为遥感应用的重要分支，也经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程。早期的遥感场景分类主要依赖于人工目视解译，这一阶段的分类精度受限于解译者的经验和知识水平。随着遥感技术的数字化和智能化，计算机自动分类开始崭露头角。基于图像处理和模式识别的方法逐渐应用于遥感场景分类中，如监督分类和非监督分类等。这些方法在一定程度上提高了分类的效率和准确性，但仍存在一定的局限性，如对小样本数据的适应性较差。为了克服这些问题，研究者们开始探索如何将多尺度区域注意力机制引入遥感场景分类中。多尺度区域注意力能够关注不同尺度下的空间信息，从而更全面地描述场景特征。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的遥感场景分类方法取得了显著的成果。这些方法通过构建深度学习模型来自动学习和提取遥感场景的特征，并利用多尺度区域注意力机制来提高分类的准确性和鲁棒性。遥感场景分类的发展历程是一个不断追求更高精度、更大规模和更强适应性的过程。随着遥感技术的不断进步和应用需求的日益增长，遥感场景分类将继续向着更智能、更高效的方向发展。2.2遥感场景分类的现状与挑战遥感场景分类是遥感图像处理领域的一个重要研究方向，其主要任务是从大量的遥感影像数据中自动识别出不同的地物类型。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感场景分类方法取得了显著的成果。在实际应用中，这些方法仍然面临着一些挑战。遥感数据具有多尺度特征，由于地球表面的不同地物具有不同的反射率和光谱特性，因此在遥感图像中，不同地物往往呈现出不同的尺度特征。这就要求遥感场景分类方法能够有效地捕捉到多尺度信息，以提高分类性能。小样本问题是遥感场景分类面临的另一个挑战，由于遥感数据量庞大，传统的监督学习方法往往需要大量的标注数据来进行训练。在实际应用中，获取大量标注数据是非常困难的，尤其是对于小样本场景而言。如何利用有限的标注数据进行有效的遥感场景分类成为了一个亟待解决的问题。为了应对这些挑战，研究者们提出了许多融合多尺度区域注意力的方法。这些方法通过引入多尺度信息和区域注意力机制，有效地提高了遥感场景分类的性能。这些方法仍然存在一定的局限性，如对小样本数据的敏感性较强、对复杂背景噪声的鲁棒性不足等。未来研究还需要进一步探索更有效的融合多尺度区域注意力的方法，以满足实际应用的需求。2.3多尺度区域注意力模型综述在多尺度遥感场景分类任务中，多尺度区域注意力模型发挥着至关重要的作用。该模型旨在捕捉不同尺度下的区域信息，并赋予不同区域以不同的注意力权重，从而增强关键信息的表示能力，提升分类的准确性。本节将对多尺度区域注意力模型进行详细的综述。多尺度区域注意力模型的构建，首先要结合遥感影像的特性。遥感影像由于其覆盖范围广、空间分辨率差异大等特点，包含了丰富的多尺度信息。多尺度区域注意力模型需要能够自适应地提取不同尺度的特征信息。这通常通过设计不同尺度的卷积核或使用金字塔结构来实现，不同尺度的特征信息反映了场景的不同细节和上下文信息，对于准确分类至关重要。区域注意力机制是该模型的核心部分，区域注意力机制通过计算每个区域的权重，来强调关键区域的信息并抑制冗余信息。在遥感场景分类中，不同类别的关键区域可能有所不同，如建筑、道路、水体等类别的特征在影像中的位置和重要性各不相同。有效的区域注意力机制应能够动态地识别这些关键区域，并为它们分配更高的注意力权重。关于多尺度区域注意力的研究主要集中在如何将注意力机制与深度学习模型相结合，以更有效地处理遥感影像数据。一些研究工作结合了卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（SelfAttention），通过构建复杂的网络结构来捕捉多尺度特征并赋予关键区域以更高的注意力权重。还有一些研究工作尝试将多尺度区域注意力模型与其他技术相结合，如迁移学习、数据增强等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。多尺度区域注意力模型是遥感场景分类中的一项关键技术，它通过捕捉不同尺度的特征信息并赋予关键区域以不同的注意力权重，提高了遥感场景分类的准确性。当前的研究工作主要集中在如何将注意力机制与深度学习模型有效结合，以及如何设计更高效的多尺度区域注意力模型等方面。未来的研究可以进一步探索如何优化模型的计算效率、提高模型的泛化能力和鲁棒性等方面的问题。3.基于多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类算法设计在面对小样本遥感场景分类任务时，传统的机器学习方法往往难以取得理想的效果。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类算法。该算法旨在通过引入多尺度区域注意力机制，提高模型对不同尺度遥感场景的特征提取能力，从而实现对小样本场景的高效分类。该算法首先利用预训练的卷积神经网络（CNN）对输入的小样本遥感图像进行特征提取。通过多尺度区域注意力机制对提取到的特征进行加权融合，以突出不同尺度下对场景分类具有重要作用的区域。将加权融合后的特征输入到分类器中进行分类。多尺度区域注意力机制的引入，使得模型能够关注到不同尺度下的关键信息，从而提高了分类器的性能。由于小样本遥感场景中存在大量的冗余信息和噪声，通过多尺度区域注意力机制可以有效地筛选出对场景分类有用的信息，进一步提高了分类的准确性。基于多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类算法通过引入多尺度区域注意力机制，有效解决了小样本遥感场景分类中的难题，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。3.1数据预处理为了提高遥感场景分类的性能，我们需要对原始数据进行预处理。在这个过程中，我们主要关注两个方面：数据增强和多尺度区域注意力网络的融合。我们对原始数据进行数据增强，以增加训练数据的多样性。数据增强的方法包括随机裁剪、旋转、翻转、缩放等。这些操作可以有效地提高模型的泛化能力，从而在小样本情况下取得更好的分类性能。我们将多尺度区域注意力网络融入到数据预处理过程中，我们首先将原始数据划分为多个尺度的特征图，然后将这些特征图分别输入到多尺度区域注意力网络中进行特征提取。我们可以在保留不同尺度信息的同时，利用多尺度区域注意力网络提高特征表示的分辨率和准确性。我们将经过数据增强和多尺度区域注意力网络融合后的特征图作为输入，送入全连接层进行分类。通过这种方式，我们可以在保持较高分类性能的同时，充分利用小样本遥感场景数据的特点。3.2多尺度区域注意力网络构建多尺度区域注意力网络是遥感场景分类任务中的核心组成部分之一，它的设计对于捕捉遥感图像中不同尺度的关键信息至关重要。由于遥感场景的空间多样性和复杂性，单纯依靠单一的尺度或局部特征很难进行全面而有效的表示，因此构建一个有效的多尺度区域注意力网络显得尤为重要。在本研究中，我们采用了分层和并行处理的方式来构建多尺度区域注意力网络。我们将输入遥感图像划分为不同尺度的区域，每个区域都对应不同的空间分辨率和上下文信息。我们为每个区域设计特定的注意力模块，这些模块能够自适应地提取每个区域的显著特征。这些特征不仅包括低级的纹理和颜色信息，还包括高级的语义信息。区域划分策略:采用合适的策略对遥感图像进行区域划分，确保每个区域都包含有意义的空间信息和上下文信息。这可以通过超像素分割、网格划分或基于深度学习的分割方法来实现。注意力模块设计:针对每个区域设计特定的注意力模块。这些模块可以基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习技术来实现，以自适应地提取每个区域的显著特征。多尺度特征融合:将不同尺度的特征进行有效融合，以形成全面的场景表示。这可以通过特征金字塔、多尺度卷积或注意力机制等方法来实现。通过这种方式，我们可以捕捉到遥感场景中不同尺度的关键信息，并将其整合到一个统一的特征表示中。优化与训练:通过适当的损失函数和优化算法对网络进行训练和优化，确保网络能够准确地识别和分类遥感场景。这涉及到选择合适的训练数据集、调整网络参数以及设计有效的训练策略等步骤。通过这样的构建方式，我们得到了一个强大的多尺度区域注意力网络，它能够有效地捕捉遥感场景中不同尺度的关键信息，并对其进行准确的分类和识别。这将为遥感场景的智能化分析和应用提供有力的支持。3.3小样本遥感场景分类算法设计在小样本遥感场景分类算法设计部分，我们将探讨如何设计一种有效的算法来解决小样本遥感场景分类问题。我们会分析现有方法的局限性，并提出一种基于多尺度区域注意力的深度学习模型。该模型能够自动学习不同尺度下的空间特征，并通过注意力机制来捕捉关键信息。我们的模型将采用卷积神经网络（CNN）作为基本架构，通过多层卷积和池化操作来提取图像中的局部特征。为了捕捉更大范围的上下文信息，我们会在网络中引入注意力机制，使模型能够关注到不同尺度的空间细节。在训练过程中，我们会采用迁移学习的方法，利用在大规模数据集上预训练的模型来初始化网络参数。这将有助于提高模型的泛化能力，并加速收敛速度。我们还会采用一些正则化技术，如L1L2正则化和Dropout，以防止过拟合现象的发生。为了评估模型的性能，我们会使用多种评价指标，如准确率、召回率和F1分数等。我们还会进行交叉验证实验，以确保模型的稳定性和可靠性。通过这些实验结果。3.4实验验证与分析为了验证所提出的方法在小样本遥感场景分类任务上的有效性，我们采用了一系列实验来评估模型的性能。我们在公共数据集(如MODIS、Landsat8和ASTER)上进行了广泛的实验，以验证模型在不同类型的遥感数据上的泛化能力。我们在一个专门为小样本遥感场景分类任务设计的实验集上进行了进一步的验证。实验结果表明，所提出的方法在多个公共数据集上均取得了显著的性能提升，相较于传统的基于高斯混合模型的方法，我们的模型在分类准确率和召回率方面都有明显的提高。我们还观察到所提出的多尺度区域注意力机制在模型性能提升中起到了关键作用，它能够有效地捕捉到不同尺度的特征信息，从而提高模型的分类能力。在小样本遥感场景分类任务的实验集上，我们的模型同样表现出了优越的性能。与传统的基于高斯混合模型的方法相比，我们的模型在分类准确率和召回率方面都有显著提高。我们还发现所提出的多尺度区域注意力机制在这个特定任务上也发挥了重要作用，它能够更好地捕捉到小样本遥感场景中的局部特征信息，从而提高了模型的分类性能。所提出的方法在小样本遥感场景分类任务上具有较好的性能表现，且多尺度区域注意力机制在其中起到了关键作用。这些实验结果表明，所提出的方法在未来的小样本遥感场景分类任务中具有较大的应用潜力。4.实验结果与分析数据集准备：我们采用了大规模的遥感场景数据集进行实验，包括不同地域、不同时间、不同天气条件下的遥感图像。数据集经过预处理和标注，确保图像的质量和准确性。我们进行了小样本处理，以验证模型在小样本情况下的性能。模型设计：在模型设计中，我们融入了多尺度区域注意力机制，通过深度学习技术提取遥感图像中的关键信息。模型结构紧凑且参数调整合理，旨在实现对遥感场景的精准分类。我们对模型进行了优化和验证，确保其性能和稳定性。实验过程：在实验过程中，我们采用了多种评价指标对模型的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1分数等。我们将模型应用于遥感场景分类任务中，并将实验数据输入模型进行处理和预测。通过对预测结果的统计分析，我们得到了实验结果的数据集。为了更好地了解模型在不同场景下的性能表现，我们还对实验结果进行了对比分析。通过对比分析，我们发现融入多尺度区域注意力的模型在遥感场景分类任务中取得了显著的提升效果。模型的准确率、召回率和F1分数均优于其他方法，并且在不同数据集上的表现相对稳定。我们还发现多尺度区域注意力机制可以有效地提取遥感图像中的关键信息，提高模型的分类性能。我们的方法能够有效地解决小样本遥感场景分类问题，通过对实验结果的分析和讨论，我们可以得出融入多尺度区域注意力机制的模型在小样本遥感场景分类任务中具有优异的表现和良好的适用性。这一研究成果为遥感场景分类领域提供了一种新的解决方案和技术手段。“的实验结果与实验分析的详细总结内容。实验结果与分析通过一系列实验验证了融入多尺度区域注意力机制的模型在小样本遥感场景分类任务中的有效性。该模型能够准确提取遥感图像中的关键信息，并通过对不同尺度的区域进行注意力分配，实现对场景的精准分类。与其他方法相比，该模型在准确率、召回率和F1分数等评价指标上均表现出优异性能。实验还表明该模型在不同数据集上的表现相对稳定，具有一定的通用性和适用性。本研究为解决小样本遥感场景分类问题提供了一种新的技术思路和手段。4.1实验数据集介绍在本研究中，我们选用了多个小样本遥感场景作为实验对象，以验证所提出方法的有效性和鲁棒性。这些数据集涵盖了不同尺度、不同地域和不同类型的遥感场景，具有较好的代表性。我们选取了几个具有代表性的小样本遥感场景图像，这些图像包含了丰富的地物信息，如建筑物、道路、植被等。通过对这些图像进行手动标注，我们可以得到较为准确的地物类别标签，为后续的分类任务提供有力支持。为了验证方法在不同尺度下的表现，我们还引入了多个不同尺度的遥感场景。这些场景图像在空间分辨率、地物分布等方面存在差异，可以测试方法在不同尺度下的适应能力和分类效果。我们还考虑了不同类型遥感场景的影响，除了常见的城市建筑、自然景观等类型外，我们还加入了一些具有挑战性的场景，如火灾、洪水等自然灾害场景。这些场景的加入不仅可以增加实验的多样性，还可以检验方法在复杂环境下的分类性能。我们所选用的实验数据集具有多样性和代表性，能够全面评估所提出方法的性能。通过对比分析不同数据集上的分类结果，我们可以更加深入地了解方法的优势和不足，为后续的优化和改进提供有力依据。4.2实验方法与参数设置数据集划分：首先，将收集到的遥感影像数据集按照类别进行划分，将每个类别的数据集中的图像随机打乱。根据预先设定的比例，从数据集中选取一定比例的小样本数据用于训练模型。数据预处理：对选取的小样本数据进行预处理，包括归一化、裁剪等操作，以便于模型的训练和优化。构建模型：基于Transformer架构，设计并实现一个具有多尺度区域注意力机制的卷积神经网络(CNN)模型。该模型主要包括两个部分：编码器和解码器。编码器负责提取输入图像的特征表示；解码器则根据特征表示生成目标类别的预测结果。在编码器和解码器之间，引入多尺度区域注意力机制，以提高模型对不同尺度信息的关注能力。模型训练：采用交叉熵损失函数作为目标函数，通过优化器对模型进行训练。为了防止过拟合，采用一定比例的验证集对模型进行监控，并根据验证集的表现调整模型的超参数。模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算各个类别的准确率、召回率等评价指标，以衡量模型的性能。结果可视化：将测试集上的分类结果进行可视化展示，以便于观察模型在不同场景下的分类效果。4.3实验结果与分析我们将详细介绍实验的结果，并对结果进行深入的分析。实验的目的是验证融入多尺度区域注意力的方法在小样本遥感场景分类中的有效性。我们采用了多种评估指标来全面评估模型的性能。我们对比了融入多尺度区域注意力模型与基准模型（未使用注意力机制）在遥感场景分类任务上的表现。实验结果显示，融入多尺度区域注意力的模型在分类准确率上有了显著的提升。我们的模型在测试集上达到了更高的准确率、召回率和F1分数。其次通过对多尺度区域注意力的详细分析，我们发现该机制可以有效地捕捉遥感图像中的关键信息并将其与场景分类任务相结合。通过可视化注意力权重，我们发现模型能够自动学习到不同尺度下重要区域的注意力分布，从而提高了分类的准确性。我们还研究了模型在不同样本规模下的性能表现，实验结果表明，在小样本场景下，融入多尺度区域注意力的模型能够更有效地利用有限的样本数据进行训练，并取得较好的分类效果。这证明了我们的方法在小样本遥感场景分类任务中的优越性。我们还进行了误差分析，探讨了模型在分类过程中可能出现的误分类情况，并分析了导致误分类的原因。这些分析为我们进一步优化模型提供了有价值的参考。通过实验结果与分析，我们验证了融入多尺度区域注意力机制在小样本遥感场景分类中的有效性。我们的模型在分类准确率、召回率和F1分数等评估指标上均取得了显著的提升，并且能够在小样本场景下表现出较好的性能。这为遥感场景分类任务提供了一种新的思路和方法。5.结论与展望引入多尺度区域注意力能够显著提高遥感图像的分类性能，通过在不同尺度上捕捉局部和全局信息，模型能够更全面地理解场景特征，从而实现更精细的分类结果。其次，该方法通过动态地整合不同尺度的注意力权重，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。本研究仍存在一些局限性，在数据采集方面，尽管我们尽力收集了多样化的遥感图像数据集，但仍可能存在数据分布不均的情况。在实验设置方面，为了保证结果的可靠性，我们仅使用了少量的训练样本，这在实际应用中可能会限制模型的性能表现。我们将继续深化对多尺度区域注意力机制的研究，并探索如何将其与其他先进的深度学习技术相结合，以进一步提升遥感场景分类的性能。我们将致力于解决数据集单一的问题，通过扩充数据集的多样性和平衡性来增强模型的泛化能力。我们还将关注实际应用场景中的需求，将本研究提出的方法应用于更多的遥感应用领域，如城市规划、环境监测等，以验证其实际效果和价值。5.1主要研究成果总结本研究的主要成果在于提出了一种融合多尺度区域注意力的小样本遥感场景分类方法。在分析遥感影像数据的特点和场景分类任务的需求基础上，我们设计了一种基于多尺度区域注意力机制的神经网络模型。该模型能够有效地捕捉不同尺度下的局部特征信息，并通过区域注意力机制实现对关键区域的关注，从而提高了分类性能。我们在输入层采用了卷积神经网络(CNN)来提取高分辨率的特征图。我们引入了全局平均池化层(GAP)来降低特征图的空间维度，同时保留重要的局部信息。我们设计了多尺度区域注意力模块(MSRA),该模块由两个子模块组成：一个是逐通道注意力模块(SCA),用于计算每个通道的权重；另一个是逐位置注意力模块(SPA),用于计算每个位置的重要性。通过这两个子模块的组合，我们可以有效地捕捉不同尺度下的局部特征信息，并根据重要性进行加权融合。我们将融合后的输出结果传递给全连接层和交叉熵损失函数进行分类。为了验证所提方法的有效性，我们在多个公开数据集上进行了实验，包括LandsatMODIS和ASTER等。实验结果表明，相比于传统的小样本遥感场景