【摘 要】
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针对遥感影像标注数据获取困难、模型泛化能力较弱的问题,提出了一种面向高分辨率遥感影像场景分类的无监督域适应方法,该方法首先利用深度卷积神经网络VGG16学习场景影像的
【机 构】
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南京林业大学林学院; 滁州学院地理信息与旅游学院; 安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室; 河海大学地球科学与工程学院;
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针对遥感影像标注数据获取困难、模型泛化能力较弱的问题,提出了一种面向高分辨率遥感影像场景分类的无监督域适应方法,该方法首先利用深度卷积神经网络VGG16学习场景影像的深度特征,然后利用对抗学习方法最小化源域和目标域特征分布差异,提高模型对目标域数据集的泛化能力。为了验证本文方法有效性,构建了一个多传感器、多分辨率、多地理区域、多类别的大型遥感影像场景分类数据集作为源域数据集,并将UC-Merced和WHU-RS两个通用数据集作为目标域数据集进行实验,实验结果表明,本文方法在目标域数据集没有标签的情况下,能够提高模型对目标域数据集的泛化能力。
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