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针对遥感图像分类结果受外界因素影响大、实时性较差等问题,提出一种融合图像卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)特征和尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation, SIFT)特征,结合极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)对遥感图像进行分类的方法。上述方法将CNN提取的整体特征和SIFT提取的局部特征相结合,并通过数据预处理降低了阴影、光照等外界因素对分类性能的影响;同时