【摘 要】
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对高分辨率遥感影像进行场景分类是解译遥感影像信息的一项重要工作。为了更全面,准确地识别遥感影像所包含的信息,研究者们不满足于传统的人工设计特征,将深度学习利用到了场景分类中,构建卷积神经网络来对遥感影像进行检测和分类。目前,利用深度学习进行场景分类工作已经成为一种主流的方式,广泛应用于语义分割、目标检测和图像分类等计算机视觉领域,然而,高分辨率遥感影像往往具有背景复杂性强、目标多样性大和目标信息与
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金指导计划（20180550450）； 国家自然科学基金；
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对高分辨率遥感影像进行场景分类是解译遥感影像信息的一项重要工作。为了更全面,准确地识别遥感影像所包含的信息,研究者们不满足于传统的人工设计特征,将深度学习利用到了场景分类中,构建卷积神经网络来对遥感影像进行检测和分类。目前,利用深度学习进行场景分类工作已经成为一种主流的方式,广泛应用于语义分割、目标检测和图像分类等计算机视觉领域,然而,高分辨率遥感影像往往具有背景复杂性强、目标多样性大和目标信息与背景信息难以区分等特点,给场景分类任务带来许多困难。为了能更好提取目标信息,充分利用影像的显著性特征和深层语义特征提高分类精度,提出一种显著性特征联合卷积神经网络的高分遥感影像场景分类方法。首先,基于显著性检测对原始影像进行显著性特征提取,得到显著图;然后通过灰度增强提高目标的区分度,再进行二值化处理划分出目标区域和背景区域并对原始影像进行感兴趣区域提取得到深层语义特征;最后,将这些包含感兴趣区域的图像作为样本对构建的一种深度全卷积神经网络模型进行训练,获得深层次特征,并利用Softmax对深层次特征分类,得到检测模型用于样本数据的分类。在UC-Merced21数据集和WHU-RS19数据集上对提出模型进行实验,分类准确度分别达到96.10%和95.84%,表明该模型能有效区分主要目标信息与背景信息,减少无关信息的干扰,降低数据冗余且相较于已有方法能有效提高分类精度。该方法具有分类精度高、运行速度快和鲁棒性强等特点,可应用于高分遥感影像的场景分类任务。该论文有图31幅,表9个,参考文献53篇。
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