这项研究建议使用生成模型（GAN）来增强欧洲裔欧洲裔数据集用于土地使用和土地覆盖（LULC）分类任务。我们使用DCGAN和WGAN-GP为数据集中的每个类生成图像。然后，我们探讨了在每种情况下将原始数据集增加约10％的效果对模型性能。GAN体系结构的选择似乎对模型性能没有明显的影响。然而，几何增强和GAN生成图像的结合改善了基线结果。我们的研究表明，GANS的增强可以改善卫星图像上深层分类模型的普遍性。
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