基于多尺度特征融合的土地利用分类算法

张军; 解鹏; 张敏; 闫文杰; 石陆魁

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基于多尺度特征融合的土地利用分类算法

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cqvip:针对土地利用分类中高空间分辨率遥感图像已标注样本少和传感器高度变化导致地物形变等问题,提出一种基于多尺度特征融合的土地利用分类算法。通过对多个卷积层特征进行多尺度自适应融合,降低地物形变对分类精度造成的影响。为进一步提高分类精度,利用预训练网络提取的深度特征对多尺度特征融合部分和全连接层进行预训练,采用增广数据集对整个网络进行微调。实验结果表明,自适应融合方法改善了融合效果,有效提高了土地利用分类的精度。

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来源
《计算机工程与设计》 |2020年第4期|1099-1104|共6页
作者
张军; 解鹏; 张敏; 闫文杰; 石陆魁;
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作者单位

河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401;

河北省科学技术厅河北省大数据计算重点实验室天津300401;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 迁移学习; 卷积网络; 多尺度特征; 自适应特征融合; 土地利用分类;

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