【摘 要】
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传统高空间分辨率遥感影像(简称“高分遥感影像”)分类方法的“同物异谱”、“异物同谱”现象较为严重,深度学习方法为高分遥感影像分类提出了一种新的解决方案。然而,遥感影
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于深度迁移学习网络的高分图像土地利用分类方法研究”(编号:41801324),福建省自然科学基金项目“基于深度迁移学习的高分图像土地利用分类研究”(编号:2019J01244)共同资助
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传统高空间分辨率遥感影像(简称“高分遥感影像”)分类方法的“同物异谱”、“异物同谱”现象较为严重,深度学习方法为高分遥感影像分类提出了一种新的解决方案。然而,遥感影像训练样本少容易导致网络过拟合现象的发生。利用深度学习方法,结合迁移学习策略,提出了一种改进的Inception-V3的遥感图像场景分类模型。首先在原始Inception-V3模型的全连接层之前添加Dropout层,以进一步避免过拟合现象的发生;训练过程中采用迁移学习策略,充分利用已有模型及知识,提高训练效率。基于AID和NWPU-RESISC
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