【摘 要】
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目前利用深度卷积神经网络提取图像底层特征后分类效果已比较优秀,但是对于数据量大、波段多、波段间相关性高的多光谱遥感图像并非完全适用。针对多光谱遥感地物分类中常常
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院,太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.41601394);湖北工业大学博士启动基金项目(No.BSQD2016010)
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目前利用深度卷积神经网络提取图像底层特征后分类效果已比较优秀,但是对于数据量大、波段多、波段间相关性高的多光谱遥感图像并非完全适用。针对多光谱遥感地物分类中常常出现的Hughes现象,即当训练样本一定时,模型的预测能力随着维度的增加而减小,提出了一种结合高层特征空间和迁移学习网络的遥感地物图像分类算法,利用两层堆叠的反卷积网络来提取目标数据集的高层特征,利用VGG16模型的卷积层权重来构建迁移网络模型,将高层特征导入迁移网络中加强训练得到更加优越的训练模型,利用训练模型可对多光谱遥感数据集更加准确分类。实
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