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摘要

遥感图像作为地物关键信息获取工具，在农业、城市规划等领域发挥重要作用。

图像中包含的建筑、道路、农田等信息对研究和决策至关重要。由于卫星图像分辨率

较低，遥感图像分类技术成为提高解释准确性的关键。遥感分类技术在林业、水文学

等领域得到了广泛应用，其性能对图像解释结果的影响至关重要。因此，深入研究遥

感图像分类技术具有重要意义。目前的主流卷积神经网络影像分类模型存在全局特征

提取能力不足的问题，而近些年广泛应用的Transformer模型对局部细节特征的提取能

力较差，同时，深度学习方法在遥感