结合引导滤波的CNN高分辨率遥感影像分类

来源 :兰州交通大学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：chunlai_zhang

【摘要】

：

高分辨率遥感影像纹理较细,导致容易在训练中丢失信息,而且波段数量过多,致使波段选择与处理趋于复杂化,针对以上问题,提出结合引导滤波器纹理增强的卷积神经网络分类方法.利用Worldview-3全色波段、8个可见光波段、8个短波红外波段,基于影像融合、最小噪声分离变换等方法制作4种不同波段组合的数据集,进行训练与预测.验证表明,此网络分类方法预测结果的Kappa系数和总体精度均高于传统方法,且对物体边

【作者】

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宋珍珍孙林朱金山

【机构】

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山东科技大学测绘科学与工程学院,海岛（礁）测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室

【出处】

：

兰州交通大学学报

【发表日期】

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2019年02期

【关键词】

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摄影测量与遥感遥感影像分类卷积神经网络引导滤波最小噪声分离 photogrammetry and remote sensing remote sensi

【基金项目】

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山东省自然科学基金(ZR201702210379).

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