基于卷积神经网络的卫星遥感图像区域识别

• 作者: 张日升 张燕琴 朱桂斌
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 遥感图像 识别分类
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 2514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.11.022

摘要

为了提高卫星遥感图像的识别与分类效果,提出一种基于卷积神经网络的卫星遥感图像识别与分类方法.该方法通过导向滤波去雾和旋转图像数据提高了模型的泛化能力,同时采用了双全连接层网络结构增强了模型数据表达能力.实验证明,该方法在卫星遥感图像的识别与分类上优于传统图像识别方法和一般卷积神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱桂斌	重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室	43	366	10.0	17.0
2	张日升	重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室	3	32	3.0	3.0