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隨著信息技術和對地觀測技術的飛速發展，遙感技術在社會生活和經濟建設中發揮著越來越重要的作用。分類模型的準確性和抗干擾能力對精確繪制復雜的土地覆蓋和土地利用分類至關重要。針對大規模遙感數據難以獲取大量標記數據的問題，基于低秩表示模型和圖的半監督學習方法，提岀了基于分塊低秩圖的大規模遙感圖像半監督分類應用。為了解決低秩表示計算復雜度髙的問題，將預處理后的圖像按像素進行分塊處理，并在毎個塊上實現低秩表示。在 WorldⅤiew-2影像上的分類結果表明，在少量標記樣本下，該方法利用簡單的最近鄰分類器即可實現對城市地物的精確分類。因此，該方法有效地提高了土地覆蓋的分類精度，在遙感圖像分類中具有較高的效率。
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