Terrain classification with Polarimetric SAR based on Deep Sparse Filtering Network

机译：基于深度稀疏滤波网络的极化SAR地形分类

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A new method for Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) terrain classification based on Deep Sparse Filtering Network (DSFN) is proposed in this paper. It uses a novel deep learning network to learn features from the input raw data automatically. And the spatial information between pixels on PolSAR image is combined into the input data. Moreover, unlike the conventional deep networks, the DSFN only needs to tune very few parameters during pre-training and fine-tuning. A real PolSAR data is used to verify the proposed method. Experimental results show that the proposed DSFN is efficient with less parameters and effectively improves the classification accuracy compared with conventional deep networks.

机译：提出了一种基于深度稀疏滤波网络（DSFN）的极化合成孔径雷达（PolSAR）地形分类的新方法。它使用新颖的深度学习网络从输入的原始数据中自动学习功能。并将PolSAR图像上像素之间的空间信息组合到输入数据中。此外，与传统的深度网络不同，DSFN在预训练和微调期间仅需要微调很少的参数。真实的PolSAR数据用于验证所提出的方法。实验结果表明，与传统的深度网络相比，所提出的DSFN算法具有较少的参数，并且有效地提高了分类精度。

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来源
《IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium》|2016年|64-67|共4页
会议地点
作者
Hongying Liu; Qiang Min; Chen Sun; Jin Zhao; Shuyuan Yang; Biao Hou; Jie Feng; Licheng Jiao;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Filtering; Feature extraction; Machine learning; Classification algorithms; Synthetic aperture radar; Training; Remote sensing;

机译：滤波;特征提取;机器学习;分类算法;合成孔径雷达;训练;遥感;

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