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针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。
基于多尺度分割和径向基神经网络的极化SAR影像分类
【摘 要】
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针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方
【机 构】
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中国测绘科学研究院,国家测绘产品质量检验测试中心,城市空间信息工程北京市重点实验室,辽宁工程技术大学
【出 处】
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测绘与空间地理信息
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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中国科学院机载干涉SAR高精度测绘创新交叉团队(Q1634);四川测绘地理信息局科技支撑项目——高分辨率星载SAR影像测图技术研究与应用(2018Q1809)资助
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