基于卷积神经网络的遥感沙漠绿地提取方法

• 作者: 张耀南 田德宇 赵国辉 韩立钦
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 特征向量 多波段遥感 信息挖掘 库布齐沙漠
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 151-157
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0151

摘要

最先进的(state-of-the-art)机器学习遥感信息提取方法往往通过图像的波段组合、纹理分析构建特征向量,但是这种方法可选的特征有限且需要过多人为干预.通过建立卷积神经网络自动获取多波段遥感图像深层次的特征进行库布齐沙漠中绿地提取实验.训练分类器并进行超参数选择,通过交叉验证和对比分析来检验模型的性能.实验表明:建立的模型预测精度高,泛化能力强,为绿地以及更加复杂的地物信息提取开辟新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张耀南	中国科学院西北生态环境资源研究院	37	191	8.0	11.0
5	韩立钦	中国科学院西北生态环境资源研究院	4	8	2.0	2.0
9	赵国辉	中国科学院西北生态环境资源研究院	5	26	3.0	5.0
18	田德宇	中国科学院西北生态环境资源研究院	3	5	1.0	2.0