融合CNN与Transformer结构的遥感图像分类方法，具体的作用是什么？遥感图像分类在地球观测、资源管理、环境监测等领域扮演着重要角色。
然而，传统的遥感图像分类方法在处理大规模、高维度的遥感数据时存在一些局限性。本论文旨在探讨一种融合CNN和Transformer结构的图像分类方法，以提高遥感图像分类的准确性和效率。
传统遥感图像分类方法通常采用手工设计特征提取器和分类器的方式，特征表示能力有限,传统方法依赖于人工设计的特征提取器，如纹理、形状、频谱等。这些手工特征通常只能捕捉图像的低层次信息，难以自动学习和表示图像的高层次语义特征。在处理复杂的遥感图像时，由于特征表示能力的限制，传统方法的分类性能受到一定程度的影响。
对空间关系和上下文的利用有限,遥感图像中存在丰富的空间关系和上下文信息，传统方法往往难以充分利用这些信息。手工设计的特征提取器通常只关注局部信息，无法捕捉到图像中不同区域之间的关联和相互影响。这导致传统方法在处理包含大尺度、复杂结构的遥感图像时效果不佳。
难以处理大规模数据,遥感图像数据具有高维度和大规模的特点，传统方法在处理上存在一定的困难。由于特征维度的增加和样本数量的增长，传统方法面临着计算和存储的挑战。传统的手工特征提取和分类器设计往往需要大量的人力和时间成本，无法满足高效处理大规模数据的需求。
CNN和Transformer结构原理与应用
Transformer结构：解释了Transformer结构在自然语言处理中的突出表现，包括自注意力机制和位置编码等。探讨了将Transformer应用于图像分类的潜力。
特征提取能力增强：CNN作为深度学习的代表，擅长从图像中学习高层次的语义特征。通过卷积层和池化层的多次堆叠，CNN能够自动学习图像的抽象特征表示。
与此同时，Transformer结构的自注意力机制可以帮助捕捉全局关系和上下文信息。融合CNN与Transformer的方法能够充分利用两者的优势，提取丰富的特征表达，从而提高图像分类的准确性和鲁棒性。
传统的CNN方法在图像分类中更多关注局部信息，而Transformer结构能够对全局信息进行建模。融合CNN与Transformer的方法通过引入Transformer结构，可以捕捉图像中不同区域之间的关联性和上下文信息。这种全局建模能力使得分类器能够更好地理解图像中不同部分的语义关系，从而提高分类的准确性和鲁棒性。
处理大规模数据的能力：融合CNN与Transformer的方法能够有效处理大规模的遥感图像数据。CNN的卷积操作可以实现参数共享和局部感受野的计算，从而减少了参数量和计算复杂度。同时，Transformer的自注意力机制也具有并行计算的优势。这使得融合方法能够在保持准确性的同时，提高处理大规模数据的效率。
选取具有代表性的遥感图像数据集，评估融合方法在图像分类任务上的性能。
结果分析,通过与传统方法和单独的CNN或Transformer模型进行对比，分析融合方法在准确性、效率和泛化能力方面的优越性。
融合CNN与Transformer结构的遥感图像分类方法。实验验证表明，该方法在遥感图像分类中取得了较好的性能，提高了分类准确性和效率。融合方法为遥感图像分类提供了新的思路和方法，有望在地球观测和资源管理等领域发挥重要作用。
