基于CNN模型的高分辨率遥感图像目标识别

发布时间：2017-10-30 06:33

  本文关键词：基于CNN模型的高分辨率遥感图像目标识别

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【摘要】：遥感图像目标识别作为当前遥感图像应用领域中的主要研究内容,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。近年来,深度学习成为机器学习领域的一个新兴研究方向,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型。提出一种基于CNN模型的光学遥感图像目标识别方法,在传统LeNet-5网络结构的基础上,引入ReLU激活函数代替传统的Sigmoid函数和tanh函数,使用卷积展开技术将卷积运算转换为矩阵乘法,并对网络结构进行调整优化,提高目标识别的准确性和效率。利用Quick Bird上的0.6m分辨率的遥感图像进行验证,实验结果表明,基于改进的CNN模型的方法可以取得较高的目标识别准确率和效率。
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室;
【关键词】： 遥感图像 卷积神经网络 激活函数 卷积展开 目标识别
【分类号】：TP391;;TN911.73
【正文快照】： 1引言随着遥感技术的不断进步,遥感图像的空间分辨率也在稳步提高,人们可以获得越来越多的高分辨率遥感图像。因此,在大数据条件下的高分辨率遥感图像目标识别就显得尤为重要。遥感图像目标识别已被广泛研究,许多研究学者主要使用人工提取图像特征进行目标识别的方法。比如局

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本文编号：1116537