【摘 要】
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在遥感图像分类实际应用中，深度学习经常面临高光谱数据有效标签不完备、样本多类不平衡和数据随时空动态变化等问题，致使其难以发挥优势。鉴于此背景，本文提出一个基于人工少数类过采样法（synthetic minority oversampling technique， SMOTE）和深度迁移卷积神经网络的土地覆盖分类算法。本文创新性地采用深度迁移学习，能够学习不同时空相同地物的相似性，并利用SMOTE对
【基金项目】
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国家自然科学基金（62201438）； 陕西林业科技创新重点专项（SXLK2022-02-8）； 陕西省自然科学基础研究计划（2021JC-23）； 榆林市科技局科技发展专项（CXY-2020-094）资助课题；
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在遥感图像分类实际应用中，深度学习经常面临高光谱数据有效标签不完备、样本多类不平衡和数据随时空动态变化等问题，致使其难以发挥优势。鉴于此背景，本文提出一个基于人工少数类过采样法（synthetic minority oversampling technique， SMOTE）和深度迁移卷积神经网络的土地覆盖分类算法。本文创新性地采用深度迁移学习，能够学习不同时空相同地物的相似性，并利用SMOTE对学习数据进行类分布空间优化平衡，从而解决目标域数据不足和数据类不平衡问题。两组公开的高光谱遥感图像被用来验证算法的有效性。实验结果表明，相比较传统的深度学习，本文所提算法能够更有效地针对数据不足和数据类不平衡问题，提高分类精度。
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