联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类

何小飞; 邹峥嵘; 陶超; 张佳兴

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联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类

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高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义.传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达.本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类.两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度.

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来源
《测绘学报》 |2016年第9期|1073-1080|共8页
作者
何小飞; 邹峥嵘; 陶超; 张佳兴;
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作者单位

中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
卷积神经网络; 显著性探测; 高分辨率遥感影像; 场景分类;

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