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摘要:
复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义.针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性,且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax和支持向量机2种分类器,使其能够自动化提取特征,避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程.在UC Merced Land Use和Google of SIRI-WHU这2组数据集中进行实验,结果表明,相比于CNN with Overfeat feature和SRSCNN方法,该模型提高了2%以上的分类精度,且2种分类器的总体分类精度均能达到95%以上.
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文献信息
篇名 基于CNN模型的遥感图像复杂场景分类
来源期刊 国土资源遥感 学科 工学
关键词 卷积神经网络 深度学习 遥感图像 场景分类 支持向量机
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 49-55
页数 7页 分类号 TP79
字数 5119字 语种 中文
DOI 10.6046/gtzyyg.2018.04.08
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李盛阳 中国科学院空间应用工程与技术中心 34 212 9.0 13.0
5 黑保琴 中国科学院空间应用工程与技术中心 12 86 5.0 9.0
9 邵雨阳 中国科学院空间应用工程与技术中心 4 22 3.0 4.0
13 张康 中国科学院空间应用工程与技术中心 5 53 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
深度学习
遥感图像
场景分类
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国土资源遥感
季刊
1001-070X
11-2514/P
大16开
北京学院路31号航空物探遥感中心
1988
chi
出版文献量(篇)
2374
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2
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37077
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