【摘 要】
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【目的】基于遥感影像的林分类型分类在现代林业中是一项重要的应用。本文试图构建一个基于高分二号(GF-2)影像林分类型分类的卷积神经网络(CNN)模型,探索CNN在遥感图像像素
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC050410101);中央高校基本科研业务费专项(BLJD200907、JD2010-2)
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【目的】基于遥感影像的林分类型分类在现代林业中是一项重要的应用。本文试图构建一个基于高分二号(GF-2)影像林分类型分类的卷积神经网络(CNN)模型,探索CNN在遥感图像像素级分类这一领域的发展潜力。【方法】以GF-2卫星遥感影像为数据源,利用Tensorflow(一种开源用于机器学习的框架)构建4种不同图像斑块大小(m=5,7,9,11)为输入的CNN,同时以传统的神经网络模型——多层感知器(MLP)为基准,比较不同图像斑块大小下的CNN分类图的分类效果和分类精度。【结果】实验分类结果表明:CNN(m=
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