【摘 要】
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遥感图像空间分辨率较低,如何提取遥感图像特征是提升遥感图像分类性能的重要问题.提出SAT-CNN,一个基于卷积神经网络的遥感图像分类框架用于提取遥感图像特征.设计了四个构
【机 构】
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沈阳航空航天大学计算机学院,辽宁省通用航空研究院人因工程研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170185,61602320)资助;辽宁省博士启动基金项目(20121034,201601172)资助;辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2014070,L201607)资助
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遥感图像空间分辨率较低,如何提取遥感图像特征是提升遥感图像分类性能的重要问题.提出SAT-CNN,一个基于卷积神经网络的遥感图像分类框架用于提取遥感图像特征.设计了四个构件块并逐层堆叠构成SAT-CNN,其中两个构件块用于提取遥感图像局部区域的底层特征,其他两个构件块用于提取遥感图像局部区域间的空间位置关系.对SAT-CNN采用三种不同的参数配置进行训练,通过分析分类精度、SAT-CNN特征的迁移性以及图像通道来研究SAT-CNN特征提取的准确性和通用性.实验结果表明,SAT-CNN在SAT-4以及SAT-6数据集上达到了较高的分类精度,能够提取适合遥感图像分类的图像特征.
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