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面向遥感图像分类的卷积神经网络抗噪优化方法
【摘 要】
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遥感图像分类是遥感图像分析的前提和基础性工作。遥感图像分类的精度直接影响了后续分析的效果。目前,随着深度学习在自然图像领域的大规模应用,许多研究人员将之应用于遥感图像分类中,也取得巨大的成功。但是深度学习的分类方法是采用有监督的学习,即在进行自动化分类之前,需要先学习人工已经标注好的样本。网络的分类精度取决于训练样本标签的准确性。常见的训练样本标签是通过人的视觉调查或者从历史土地覆被图或者土地利用
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【发表日期】
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2021年01期
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