基于迁移学习的高分遥感影像场景分类

司龙伟

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cqvip:随着高分遥感卫星的发展,高分遥感影像数据逐年增长,其在国土、农业、城市建设、环境监测、生态建设等方面发挥着重要的作用。然而传统高分遥感影像的场景分类速度较慢,精度较低。文章将深度学习中的卷积神经网络与高分遥感影像的场景分类相结合,极大地提高了分类精度。与此同时,运用迁移学习技术极大地降低了训练样本数量与训练时间,为高分遥感影像的场景分类提供了新的思路。

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来源
《江苏科技信息》 |2019年第35期|22-24|共3页
作者
司龙伟;
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作者单位

河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作 454003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;
关键词
高分遥感影像; 深度学习; 卷积神经网络; 迁移学习; 场景分类;

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