【摘 要】
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潮滩地带环境复杂多变,有些植被之间光谱特性相似,为了解决植被精细分类精度不高的问题,利用基于ImageNet预训练的卷积神经网络OverFeat模型,以高分二号(GF-2)卫星遥感影像作
【机 构】
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上海海洋大学海洋科学学院,上海河口海洋测绘工程技术研究中心
【基金项目】
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国土资源部公益性行业科研专项(201211009)
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潮滩地带环境复杂多变,有些植被之间光谱特性相似,为了解决植被精细分类精度不高的问题,利用基于ImageNet预训练的卷积神经网络OverFeat模型,以高分二号(GF-2)卫星遥感影像作为实验数据,对长江口南汇潮滩不同生长状态的植被进行了深度特征提取,然后将模型训练好的深度特征输入到支持向量机(SVM)分类器中,得到植被分布信息。研究结果表明,与基于光谱特征的SVM分类方法相比,文章所用方法的分类精度更高,总体精度可达96.08%,证明了使用基于ImageNet数据集的预训练卷积神经网络对不同生长状态的植
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