基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究

发布时间：2017-06-19 11:15

  本文关键词：基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分辨率遥感影像进行了基于光谱-纹理特征的分类,并与基于单源光谱信息的DBN分类方法、支持向量机(SVM)分类方法、传统神经网络(NN)分类方法进行了比较分析。研究结果表明:相对于单源光谱信息,利用影像的光谱-纹理特征能够有效提高高分辨率遥感影像的分类精度;相对于SVM、NN等分类方法,DBN能够更加准确地挖掘高分辨率遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度。
【作者单位】： 长安大学地测学院;武警工程大学信息工程系;
【关键词】： 遥感 深度学习 深度信念网络 高空间分辨率 遥感影像分类 非下采样轮廓波变换 纹理
【基金】：国家自然科学基金(41171224,41301386) 中央高校基本科研业务费专项(310826161009)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言随着遥感技术的不断进步,可以获得的遥感影像的空间分辨率也越来越高。在高分辨率的影像上,地物的光谱特征更加丰富,同类地物内的光谱差异增大,类间的光谱差异减少,同物异谱及同谱异物现象更加普遍。影像中大量细节的出现和地物光谱特征的复杂化导致了基于光谱统计特征进

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本文编号：462355