【摘 要】
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高分辨率遥感图像刻画突出的地物细节,将遥感图像进行分类能够获取丰富的场景语义信息。当前的遥感图像分类算法无法充分融合高分辨率遥感图像的边缘细节信息。本文将小波变
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,32023部队
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高分辨率遥感图像刻画突出的地物细节,将遥感图像进行分类能够获取丰富的场景语义信息。当前的遥感图像分类算法无法充分融合高分辨率遥感图像的边缘细节信息。本文将小波变换和深度学习结合,提出了一种基于“双模型”的高分辨率遥感图像分类算法。首先,采用小波域对图像进行分解和重构,提取图像的边缘特征;其次,利用非锐化掩膜法增强图像边缘特征的同时去除噪声;最后,选择DeepLabv3架构分类算法训练南方某地区高分辨率无人机遥感图像,以实现高分辨率遥感图像的分类与识别。实验结果表明,该算法有效的保持和增强了图像分类效果,得
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