【摘 要】
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针对卷积神经网络在土地覆盖分类中卷积层尺寸过大问题,研究了一种适用于土地覆盖分类像素级分类的土地覆盖分类模型。以陆地卫星中分辨率影像和快鸟高分辨率影像为实验数据,
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(2016YFB0501501)
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针对卷积神经网络在土地覆盖分类中卷积层尺寸过大问题,研究了一种适用于土地覆盖分类像素级分类的土地覆盖分类模型。以陆地卫星中分辨率影像和快鸟高分辨率影像为实验数据,对比了不同样本尺寸大小和不同分辨率影像对模型分类结果的影响,并与传统的基于光谱特征以及光谱加纹理特征的方法进行对比分析。结果表明.陆地卫星中分辨率影像最佳训练样本尺寸大小为5像素×5像素,过大的样本尺寸在分类结果上会产生较强的滤波效应.减少了分类结果的细节信息,而过小的样本尺寸由于包含信息太少,导致误分严重;陆地卫星中分辨率影像分类结果
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