【摘 要】
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以江苏盐城滨海湿地为研究区,基于高分二号(GF-2)高空间分辨率遥感影像,应用VGG16_BN深度学习网络对研究区不同地物类别进行分类,并与VGG16、SVM和BP神经网络分类结果进行对比,综合评价分析分类结果精度与适用性。研究结果表明:与其他分类算法结果相比,基于深度学习VGG16_BN网络的影像分类精度相对最高,总体分类精度达99.32%,Kappa系数0.99,均显著高于其它分类算法精度。此
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏南京210044;南京信息工程大学自动化学院,江苏南京210044;南京信息工程大学地理科学学院,江苏南京210044
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以江苏盐城滨海湿地为研究区,基于高分二号(GF-2)高空间分辨率遥感影像,应用VGG16_BN深度学习网络对研究区不同地物类别进行分类,并与VGG16、SVM和BP神经网络分类结果进行对比,综合评价分析分类结果精度与适用性。研究结果表明:与其他分类算法结果相比,基于深度学习VGG16_BN网络的影像分类精度相对最高,总体分类精度达99.32%,Kappa系数0.99,均显著高于其它分类算法精度。此外,通过局部可视化分析,VGG16_BN网络算法分类结果可有效保持大面积同类地物的区域一致性,有效避免"
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