深度置信网络在极化SAR图像分类中的应用

发布时间：2017-09-04 01:34

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【摘要】：目的深度置信网络能够从数据中自动学习、提取特征,在特征学习方面具有突出优势。极化SAR图像分类中存在海量特征利用率低、特征选取主观性强的问题。为了解决这一问题,提出一种基于深度置信网络的极化SAR图像分类方法。方法首先进行海量分类特征提取,获得极化类、辐射类、空间类和子孔径类四类特征构成的特征集;然后在特征集基础上选取样本并构建特征矢量,用以输入到深度置信网络模型之中;最后利用深度置信网络的方法对海量分类特征进行逐层学习抽象,获得有效的分类特征进行分类。结果采用AIRSAR数据进行实验,分类结果精度达到91.06%。通过与经典Wishart监督分类、逻辑回归分类方法对比,表现了深度置信网络方法在特征学习方面的突出优势,验证了方法的适用性。结论针对极化SAR图像海量特征的选取与利用,提出了一种新的分类方法,为极化SAR图像分类提供了一种新思路,为深度置信网络获得更广泛地应用进行有益的探索和尝试。
【作者单位】： 首都师范大学资源环境与旅游学院;
【关键词】： 极化雷达 深度置信网络 图像分类 深度学习 遥感 特征学习
【基金】：国家自然科学基金项目(40801172) 北京市自然科学基金项目(4142011)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0 引言 极化合成孔径雷达(PolS AR)是一种高分辨率成像系统,具有全天时全天候、穿透云雨的能力,并且包含丰富的地物目标信息,是遥感领域发展的主要方向之一[1-2]。极化描述的是电磁波的电场矢量端点作为时间函数形成的空间轨迹,能够反映电磁波的矢量特性。因此极化SAR能够通

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本文编号：788593