【摘 要】
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随着我国城镇化进程的加快,城市规模不断扩大,城市的合理规划对于城市的未来发展具有重要意义。通过高清的遥感图像可以获得城市当前的具体建设情况,对于城市下一步建设具有重要的参考价值。在此背景下,本文使用神经网络模型对遥感图像场景分类进行研究,以获得城市的地表信息。主要研究内容如下:(1)首先分析城市遥感图像数据集的特点,并对数据集进行预处理,然后对几种典型模型进行实验分析。结果表明,DenseNet模
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随着我国城镇化进程的加快,城市规模不断扩大,城市的合理规划对于城市的未来发展具有重要意义。通过高清的遥感图像可以获得城市当前的具体建设情况,对于城市下一步建设具有重要的参考价值。在此背景下,本文使用神经网络模型对遥感图像场景分类进行研究,以获得城市的地表信息。主要研究内容如下:(1)首先分析城市遥感图像数据集的特点,并对数据集进行预处理,然后对几种典型模型进行实验分析。结果表明,DenseNet模型的分类性能最优,在UCMerced_Land Use数据集和RSSCN7数据集上分类准确率分别达到97.14%和89.04%,确定为本文研究的基础模型。DenseNet模型的实验结果表明,模型分类准确率需要进一步提高,模型的分类性能也需要进一步改善。(2)模型分类准确率不够高,可能会导致城市管理人员对于城市信息了解不准确,不利于管理人员做出正确的决策。引入通道注意机制突出在特征复用的过程中的重要通道,引入空间注意机制突出物体在图像中的位置信息。模型改进后,在UCMerced_Land Use数据集和RSSCN7数据集上的分类准确率分别提高到99.29%和91.43%。(3)模型对于相似场景的分类性能较弱,可能导致城市管理人员对于部分城市信息的判断出现失误,最终造成不良后果。改进卷积方式增强模型的特征提取能力,然后通过特征融合提高模型对于图像高层语义的理解。最后通过实验,证实了改进的有效性,使分类性能得到进一步改善。(4)最后,利用PyQt5框架搭建了场景分类系统,主要包括两个模块:选择图像模块和分类模块,系统可以将使用者选择的图像分割后,将每一张图像的分类结果展示给用户,用户由此可以了解图像信息。系统也可以展示模型的部分参数及数据集上的训练过程,由此用户可以了解模型信息。
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