结合编码-解码网络和条件随机场的全极化合成孔径雷达土地覆盖分类

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Iknowyou

【摘要】

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针对多极化合成孔径雷达影像地物分类特征表征性较弱及全卷积网络分类精度较低的问题,文中提出结合编码-解码网络(E-D-Net)和条件随机场(CRF)的全极化合成孔径雷达(SAR)土地

【作者】

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赵泉华谢凯浪王光辉李玉

【机构】

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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所,自然资源部国土卫星遥感应用中心

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

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土地覆盖分类全卷积网络(FCN) 条件随机场(CRF) 多极化合成孔径雷达(PolSAR) 多尺度卷积单元(MCU) Land Cover Classific

【基金项目】

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国家自然科学基金青年科学基金项目(No.41301479),辽宁省高校创新人才支持计划项目(No.LR2016061),辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(No.LJCL009)资助

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针对多极化合成孔径雷达影像地物分类特征表征性较弱及全卷积网络分类精度较低的问题,文中提出结合编码-解码网络(E-D-Net)和条件随机场(CRF)的全极化合成孔径雷达(SAR)土地覆盖分类算法.首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,提取各分解对应的散射特征.再借鉴语义分割网络模型的建模思想和多尺度卷积单元构建对称网络模型,将多尺度非对称卷积单元嵌入中层,设计E-D-Net网络模型.通过E-D-Net网络模型对PolSAR影像Freeman分解散射特征进行多层自主学习,获得初始分

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