基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类
  • 【DOI】

    10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2019.06.003

  • 【摘要】

    在遥感影像处理领域,对高光谱遥感影像分类处理的需求日益增长,由于大量的高光谱遥感影像训练样本获得较难,使得卷积神经网络不适合应用到高光谱遥感影像分类中.针对此问题,文中提出一种基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类模型,该模型将原始高光谱遥感影像作为输入,最终的分类结果作为输出;自动从不同的尺度提取输入数据的空间特征;解决获得大量有标记高光谱遥感影像训练样本的棘手问题;通过伊春凉水... 展开>>在遥感影像处理领域,对高光谱遥感影像分类处理的需求日益增长,由于大量的高光谱遥感影像训练样本获得较难,使得卷积神经网络不适合应用到高光谱遥感影像分类中.针对此问题,文中提出一种基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类模型,该模型将原始高光谱遥感影像作为输入,最终的分类结果作为输出;自动从不同的尺度提取输入数据的空间特征;解决获得大量有标记高光谱遥感影像训练样本的棘手问题;通过伊春凉水林场数据集上的实验结果表明,文中建立的分类模型,在分类正确率上优于其他分类模型,分类正确率达到92.31%. 收起<<

  • 【作者】

    宋海峰  杨巍巍 

  • 【作者单位】

    台州学院 电子与信息工程学院(大数据学院) /台州学院 电子与信息工程学院(大数据学院)

  • 【刊期】

    测绘工程 ISTIC 2019年6期

  • 【关键词】

    多尺度  卷积神经网络  空间特征  高光谱林业遥感影像分类 

  • 【基金项目】

    黑龙江省自然科学基金资助项目 国家林业局林业行业公益专项基金资助项目 哈尔滨市应用技术研究和开发资助项目 黑龙江工程学院教育科学研究规划资助项目 黑龙江省大学生创业实践资助项目