ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法

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ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法
ADC-CPANet：A remote sensing image classification method based on local-global feature fusion
“在遥感图像场景分类领域，专家设计了ADC-CPANet模型，通过局部和全局特征提取，实现了96.43%的高分类准确率。”
2024年28卷第10期页码：2661-2672
纸质出版日期： 2024-10-07 ，
DOI： 10.11834/jrs.20232658
稿件说明：

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王威，李希杰，王新.2024.ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法.遥感学报，28（10）： 2661-2672

Wang W，Li X J and Wang X. 2024. ADC-CPANet：A remote sensing image classification method based on local-global feature fusion. National Remote Sensing Bulletin， 28（10）：2661-2672
王威，李希杰，王新.2024.ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法.遥感学报，28（10）： 2661-2672 DOI： 10.11834/jrs.20232658.

Wang W，Li X J and Wang X. 2024. ADC-CPANet：A remote sensing image classification method based on local-global feature fusion. National Remote Sensing Bulletin， 28（10）：2661-2672 DOI： 10.11834/jrs.20232658.