采用全卷积神经网络与多波段遥感图像结合的湿地分类方法

来源 :华北理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户:zhengwei2
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针对目前湿地分类方法精确度不足问题,采用全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural,FCN)结合Landsat8OLI多波段遥感图像对湿地图像进行特征点提取,并采用4组RGB数据结合的方式对图像特征点进行进一步的校验与选取,提高分类精度,然后利用改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对所提取的特征点进行判别与分类。实验结果表明采用该实验方法能够较为精确而高效地提取湿地信息,总体分类精度为94.97%,Kappa系数为0.94,与采用全卷积神经网络和随机森林、BP(Back propagation,BP)人工神经网络、Stacking集成算法结合的湿地分类方法在总体精度各个提高了11.68%、11.26%与9.95%,该方法与单一的全卷积神经网络(RefineNet、SegNet、UNet)相比,对湿地图像的提取总体分类精度较高,该方法兼具能够提取特征,训练参数较少适用于样本数量少的多维土地覆盖类型数据分类,对湿地生态环境的保护与治理具有一定的指导意义。
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