【摘 要】
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为了加强卷积神经网络结构构建与训练效率,提出了改进的元胞卷积网络。首先分析了遥感地物间的差异性,实现像元邻域扩展,挖掘地物间邻域信息;进而以3层卷积神经网络作为元胞单元,构建元胞卷积网络集成框架,通过Boosting集成方式对各元胞单元识别结果进行决策级融合,获得最终识别结果。针对高分遥感图像的玉米种植区域进行识别预测,以人工标注真值为标准进行对比验证。结果表明,本方法能够精确地实现高分遥感图像玉
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201901D111151)。
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为了加强卷积神经网络结构构建与训练效率,提出了改进的元胞卷积网络。首先分析了遥感地物间的差异性,实现像元邻域扩展,挖掘地物间邻域信息;进而以3层卷积神经网络作为元胞单元,构建元胞卷积网络集成框架,通过Boosting集成方式对各元胞单元识别结果进行决策级融合,获得最终识别结果。针对高分遥感图像的玉米种植区域进行识别预测,以人工标注真值为标准进行对比验证。结果表明,本方法能够精确地实现高分遥感图像玉米种植区的识别分类,总体精度达到0.94,比BP网络提高了20%以上,其他各项评价指标也得到大幅提升。
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