【摘 要】
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针对传统极化SAR地物分类方法和基于像素的神经网络分类方法容易受到SAR图像固有斑点噪声影响而出现的破碎孤立点和精度下降问题,该文在考虑了极化SAR图像的基本特征的基础上
【机 构】
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中国测绘科学研究院; 国家测绘产品质量检验测试中心; 城市空间信息工程北京市重点实验室;
【基金项目】
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四川测绘地理信息局科技支撑项目(2018Q1809);MINISAR数据处理关键技术研究与软件开发项目(G170303);中国科学院机载干涉SAR高精度测绘创新交叉团队项目(Q1634)
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针对传统极化SAR地物分类方法和基于像素的神经网络分类方法容易受到SAR图像固有斑点噪声影响而出现的破碎孤立点和精度下降问题,该文在考虑了极化SAR图像的基本特征的基础上结合深度卷积神经网络的方法对地表覆盖类型进行了分类研究,利用不同尺度的全极化SAR特征融合RGB图像对GoogLeNet模型进行迭代训练,结合对实验区的多尺度分割结果,对SAR图像做不同尺度下的样本分类,并最终获得整体图像的分类结果。实验证明,此方法能够获得较高的分类精度。
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