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基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究
基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究
作者:
卞林
卢涵宇
张涛
胡超
袁咏仪
郭彩
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积神经网络
深度学习
迁移学习
高分辨率
遥感影像分类
摘要:
针对经典的卷积神经网络方法,因其特征表达的空间信息缺陷未能很好地区分城市区域内的场景的问题,提出基于深度学习的高分辨率遥感影像分类方法,将两个深度神经网络GoogLeNet(InceptionV3)和胶囊网络(CapsNet)分别运用到城市区域的场景分类中.实验结果表明:通过迁移学习的手段,利用优化后的GoogLeNet在这次分类效果上比新训练的CapsNet分类效果明显,分类准确率高达95.9%;同时CapsNet也达到了92.6%的分类准确率,说明GoogLeNet及CapsNet能够较好地区分城市区域内的场景,并验证了Caps-Net在遥感影像场景分类中的发展潜力.
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基于多特征对象的高分辨率遥感影像分类方法及其应用
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多特征
对象
eCognition
高分辨率遥感影像面向对象的分类方法
eCogniton
高分辨率遥感
面向对象
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究
来源期刊
广西大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
卷积神经网络
深度学习
迁移学习
高分辨率
遥感影像分类
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
计算机与电子信息科学
研究方向
页码范围
328-335
页数
8页
分类号
TP391
字数
3347字
语种
中文
DOI
10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2020.0328
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
卢涵宇
贵州大学大数据与信息工程学院
75
190
7.0
10.0
2
胡超
贵州大学大数据与信息工程学院
6
6
1.0
2.0
3
张涛
6
0
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4
卞林
1
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5
袁咏仪
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郭彩
贵州大学大数据与信息工程学院
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
深度学习
迁移学习
高分辨率
遥感影像分类
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
广西大学学报(自然科学版)
主办单位:
广西大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-7445
CN:
45-1071/N
开本:
大16开
出版地:
广西南宁市大学路100号广西大学西校园学报编辑部
邮发代号:
28832转3
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
4586
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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