【摘 要】
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复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在
【机 构】
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中囯科学院空间应用工程与技术中心,中囯科学院太空应用重点实验室,中囯科学院大学
【基金项目】
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中国科学院空间应用工程与技术中心前瞻性课题“基于深度学习的高分辨率遥感影像农作物识别方法研究”(编号:CSU-QZKT-201713)资助
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复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了 8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性,且在模型分类器的选择问题上提供了 Softmax和支持 向量机2种分类器,使其能够自动化提取特征,避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程。在UC Merced Land Use和Google of SIRI - WHU这
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