卷积神经网络在遥感影像中草地分类的应用

• 作者: 张猛 杜娇 范迎迎 钱育蓉
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像 草地识别 卷积神经网络 PCA白化
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 53-58
• 页数: 6页
• 分类号: TP302
• 字数: 4872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2019.03.011

摘要

为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PC A)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感影像数据进行PCA白化处理,能有效地降低数据之间的相关性,加快神经网络学习速率,加强特征学习的能力.在此基础上对采样层进行随机池化操作,提高了网络分类的泛化能力,达到提高草地分类准确率的目的.实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65％,比传统卷积神经网络、BP神经网络和SVM分类算法分别提高4.3％,10.39％ 和15.33％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱育蓉	新疆大学软件学院	85	510	13.0	20.0
2	范迎迎	新疆大学软件学院	11	55	3.0	7.0
3	杜娇	新疆大学软件学院	13	21	3.0	4.0
4	张猛	新疆大学软件学院	8	2	1.0	1.0