基于迁移学习的遥感图像场景分类

刘有耀; 陈琪; 李舒曼

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在遥感图像场景分类中,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类算法存在对训练数据的依赖性,且在缺乏训练数据时分类效果差等问题,提出一种基于迁移学习的分类算法。首先,选取现有的多个CNN预训练模型,利用迁移学习的优势对模型进行微调,目的是提取图像不同的高层特征;然后,融合图像的多种高层特征,使得特征信息更加丰富;最后,将融合后的高层特征输入到基于逻辑回归的遥感图像分类器中,得到遥感影像的分类结果。在UCMerced_LandUse遥感数据集中进行实验,与现有算法进行比较分析,所提算法在3种评价指标上有明显提升。通过分析实验结果表明,该算法在仅有10%的训练数据下,能够达到92.01%的分类准确率和91.61%的Kappa系数。

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来源
《光电子．激光》 |2022年第7期|709-714|共6页
作者
刘有耀; 陈琪; 李舒曼;
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作者单位

西安邮电大学电子工程学院;

陕西西安710121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;人工智能理论;
关键词
遥感影像; 场景分类; 卷积神经网络; 迁移学习; 逻辑回归;

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