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高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究 被引量：108
1
作者 明冬萍 骆剑承 +2 位作者 沈占锋 汪闽 盛昊 《测绘科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期18-20,共3页
由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与... 由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 信息提取 目标识别 特征基元 影像分割 多尺度
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高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用 被引量：90
2
作者 廖克 成夕芳 +1 位作者 吴健生 陈文惠 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期11-15,共5页
20世纪80年代初以来,随着经济的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化,耕地资源数量减少,非农业用地大量增加。及时、精确掌握土地资源的数量、质量分布及其变化趋势,关系着土地资源的持续发展与规划。本文选择地貌类型多样、社... 20世纪80年代初以来,随着经济的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化,耕地资源数量减少,非农业用地大量增加。及时、精确掌握土地资源的数量、质量分布及其变化趋势,关系着土地资源的持续发展与规划。本文选择地貌类型多样、社会经济发达、土地利用变化较大的北京市昌平区,在RS、G IS支持下对土地利用变化进行动态监测、制图与动态变化分析典型试验。为了进行土地利用的动态变化分析,获取了昌平地区俄罗斯KOCMOC卫星1986年与1998年SPIN-2 2m分辨率的遥感影像数据,同时获取了法国SPOT-5卫星2004年2.5m分辨率遥感影像数据,以及相应的分辨率略低的多波段遥感影像数据。完成了1986年、1998年、2004三个年分的土地利用图的编制,并完成了1986-1998年、1998-2004年以及1986-2004年三个时期昌平区土地利用变化图及土地利用动态变化分析。 展开更多
关键词 高分辨率 遥感影像 土地利用 动态监测
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矿山地质灾害特征遥感研究 被引量：69
3
作者 李成尊 聂洪峰 +1 位作者 汪劲 王晓红 《国土资源遥感》 CSCD 2005年第1期45-48,i004,共5页
应用QuickBird遥感数据对山西晋城煤矿开采引发的地质灾害进行调查,研究了不同类型地质灾害(塌陷坑、地面沉陷、地裂缝)的遥感影像特征,对矿区地质灾害现状、成因、分布规律特点和调查精度进行了分析评价。
关键词 矿山地质灾害 高分辨率 遥感 影像特征
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基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法 被引量：66
4
作者 范荣双 陈洋 +1 位作者 徐启恒 王竞雪 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期34-41,共8页
针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出... 针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 深度学习 建筑物信息提取 自适应池化模型
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面向对象的形态学建筑物指数及其高分辨率遥感影像建筑物提取应用 被引量：57
5
作者 林祥国 张继贤 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期724-733,共10页
高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对... 高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 建筑物提取 区域邻接图 数学形态学 面向对象的影像分析
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基于灰度共生矩阵的纹理提取方法研究 被引量：56
6
作者 任国贞 江涛 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第11期190-192,325,共4页
随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征在遥感影像中的作用越来越重要。对灰度共生矩阵的GLCM(灰度共生矩阵)同质性、GLCM对比度、GLCM相异性、GLCM角二阶距、GLCM相关性、GLCM熵、GLDV(归一化灰度)反差、GLDV均值、GLDV角二阶矩等九... 随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征在遥感影像中的作用越来越重要。对灰度共生矩阵的GLCM(灰度共生矩阵)同质性、GLCM对比度、GLCM相异性、GLCM角二阶距、GLCM相关性、GLCM熵、GLDV(归一化灰度)反差、GLDV均值、GLDV角二阶矩等九种纹理描述子进行研究,发现采用GLCM角二阶矩、GLDV角二阶矩这两种纹理描述子对高分辨率遥感影像的纹理提取具有较好效果。 展开更多
关键词 纹理提取 灰度共生矩阵 特征参数 高分辨率遥感影像
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 被引量：54
7
作者 杨建宇 周振旭 +3 位作者 杜贞容 许全全 尹航 刘瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-258,共8页
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神... 针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感 图像分割 算法 深度学习 SegNet语义分割模型 高空间分辨率遥感影像 农村建设用地提取
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基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测 被引量：53
8
作者 高常鑫 桑农 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第S1期108-111,共4页
传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据,需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法,充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别,提出一种分层的深度学习模型... 传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据,需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法,充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别,提出一种分层的深度学习模型,通过设定特定意义的分层方法建立目标语义表征及上下文约束表征,以实现高精度目标检测。通过对高分遥感影像目标检测的试验,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 高分辨率遥感影像 上下文
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高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取 被引量：44
9
作者 明冬萍 骆剑承 +4 位作者 周成虎 汪闽 郑江 陈秋晓 沈占锋 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期34-39,共6页
分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基... 分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程 ;最后给出了相关实验结果 ,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合 。 展开更多
关键词 基元 高分辨率遥感 基于特征 人类视觉 遥感信息 特征提取 尺度空间 影像信息 处理 实验
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联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类 被引量：51
10
作者 何小飞 邹峥嵘 +1 位作者 陶超 张佳兴 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1073-1080,共8页
高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神... 高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 显著性探测 高分辨率遥感影像 场景分类
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基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取 被引量：45
11
作者 李晓峰 张树清 +2 位作者 韩富伟 秦喜文 于欢 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期178-184,共7页
在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的... 在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数(如:极惯性矩和狭长度指数)刻画和区分道路与非道路面状目标(如楼房等),最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。 展开更多
关键词 道路信息提取 高分辨率遥感影像 互运算 极惯性矩 狭长度指数
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面向对象遥感分类方法在汶川地震震害提取中的应用 被引量：34
12
作者 王岩 王晓青 窦爱霞 《地震》 CSCD 北大核心 2009年第3期54-60,共7页
震后城市建筑物震害的自动识别与分类,是遥感震害调查中的关键步骤,其精度直接影响损失评估的结果。而随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和... 震后城市建筑物震害的自动识别与分类,是遥感震害调查中的关键步骤,其精度直接影响损失评估的结果。而随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息,能够有效的提高震害的分类精度。该文阐述了面向对象的遥感震害提取思路和方法,并应用汶川地震震后高分辨率航空遥感数据,针对建筑物震害进行面向对象的快速提取与自动分类。结果表明,与基于像元分类比较,面向对象的建筑物震害分类能够显著改善分类效果。 展开更多
关键词 面向对象分类 震害识别 高分辨率遥感影像 汶川地震
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高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考 被引量：32
13
作者 叶发茂 苏林 +1 位作者 李树楷 汤江龙 《国土资源遥感》 CSCD 2006年第1期12-17,共6页
介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想,对已有的道路提取方法进行了分析,并对道路提取问题进行思考,提出下一步的研究方向。
关键词 高分辨率 遥感影像 道路提取 综述
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基于PCA与HIS模型的高分辨率遥感影像阴影检测研究 被引量：36
14
作者 刘辉 谢天文 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期78-84,共7页
根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影... 根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影区域与水体和偏蓝色地物。提取3种算法的直方图得出,SI图像的直方图具有两个波峰一个波谷形状,能够更好地采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区。实验表明该方法简单有效。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 主成分变换 HIS模型 阴影检测
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基于高分辨率遥感影像的矿山开发监测研究 被引量：34
15
作者 王燕波 罗伟 +2 位作者 李名勇 杜军 薛重生 《热带地理》 北大核心 2011年第4期377-382,共6页
矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑。文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对Qu... 矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑。文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对QuickBird高分辨率遥感影像进行数据处理,分析矿山开发的标志地物并建立解译标志,将解译结果进行野外调查验证,得出该研究区矿山种类共有11类,优势矿种是磷矿,有221个开采点或开采面,其中界内开采159个,越界开采17个,无证开采28个,以采代探17个,停产或关闭76个。将解译结果和历年参考数据进行对比显示,宜昌磷矿区矿山开发秩序良好,矿山数量有所减少,但界外开采和以采代探的情况仍然存在,需要进一步加强对研究区矿山的监管,以保证矿山的可持续发展。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 宜昌磷矿区 矿山监测 遥感解译
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基于Faster R-CNN深度网络的遥感影像目标识别方法研究 被引量：34
16
作者 王金传 谭喜成 +4 位作者 王召海 钟燕飞 董华萍 周松涛 成布怡 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期1500-1508,共9页
遥感影像目标识别在众多领域中具有极高的理论意义与应用价值,更快速、更精确的目标识别方法研究是目前遥感及图像研究领域的热点与难点。本文将深度学习的方法应用于遥感影像目标识别中,提出基于Faster R-CNN深度学习网络的目标快速精... 遥感影像目标识别在众多领域中具有极高的理论意义与应用价值,更快速、更精确的目标识别方法研究是目前遥感及图像研究领域的热点与难点。本文将深度学习的方法应用于遥感影像目标识别中,提出基于Faster R-CNN深度学习网络的目标快速精确识别方法。该方法采用了包括基于RPN的建议区域提取方法和VGG16训练卷积网络模型,构建了面向遥感影像目标识别的深度卷积神经网络。为验证该方法的精度及性能,在Caffe深度学习框架上,选取高分辨率遥感影像中飞机、油罐、操场及立交桥目标进行验证实验。结果表明,基于Faster R-CNN的深度学习方法能够实现对遥感影像目标的快速、准确识别,同时具有较好的推广性。通过本文的研究,证明基于Faster R-CNN深度学习的高分遥感影像目标识别方法具有显著优势和潜力,对基于其他深度学习方法的目标识别研究也有一定的参考意义。 展开更多
关键词 深度学习 FASTER R-CNN网络 高分辨率 遥感影像 目标识别
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IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取 被引量：33
17
作者 王振庆 周艺 +2 位作者 王世新 王福涛 徐知宇 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2245-2254,共10页
房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样... 房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明:本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。 展开更多
关键词 深度学习 IEU-Net 高分辨率遥感影像 房屋建筑物 形态学建筑物指数
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高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析 被引量：26
18
作者 明冬萍 骆剑承 +1 位作者 周成虎 王晶 《地球信息科学》 CSCD 2006年第1期103-109,共7页
图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特... 图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 影像分割 特征 信息提取 算法评价
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滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用 被引量：32
19
作者 鲁学军 史振春 +1 位作者 尚伟涛 周和颐 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期141-149,共9页
目的高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分... 目的高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的1维、2维、3维3种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用3种遥感解译方法对贵州关岭"6.28"特大滑坡进行了遥感解译分析,最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果研究结果表明:滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,1维高程曲线计算、2维影像对比分析、3维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论其中,1维高程曲线计算为滑坡遥感的2维、3维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而2维影像对比分析向3维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。 展开更多
关键词 滑坡遥感 多维解译 高分辨率遥感影像 1维高程曲线计算 2维影像对比分析 3维场景精细解译
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基于深度卷积神经网络和多核学习的遥感图像分类方法 被引量：32
20
作者 王鑫 李可 +1 位作者 宁晨 黄凤辰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1098-1105,共8页
为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为... 为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 分类 卷积神经网络 多核学习
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