【摘 要】
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针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分
【机 构】
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长安大学地测学院,武警工程大学信息工程系,
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针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分辨率遥感影像进行了基于光谱-纹理特征的分类,并与基于单源光谱信息的DBN分类方法、支持向量机(SVM)分类方法、传统神经网络(NN)分类方法进行了比较分析。研究结果表明:相对于单源光谱信息,利用影像的光谱-纹理特征能够有效提高高分辨率遥感影像的分类精度;相对于SVM、NN等分类方法,DBN能够更加准确地挖掘高分辨率遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度。
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