【摘 要】
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提出一种基于栈式稀疏自编码神经网络的遥感影像农村建筑提取方法。该方法首先借助PCA白化预处理来降低数据的冗余度，然后使用无标签影像数据对栈式稀疏自编码神经网络进行训练提取特征，最后利用提取到的特征和标签数据来训练Softmax特征分类器，实现对建筑物的准确提取。实验结果表明，与传统BP神经网络相比，算法的统计结果中召回率（Recall）平均提高了5.48%，精准率（Precision）平均提高了5
【基金项目】
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广东省自然资源厅科技项目（GDZRZYKJ-ZC2020003,GDZRZYKJ2020004）；
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提出一种基于栈式稀疏自编码神经网络的遥感影像农村建筑提取方法。该方法首先借助PCA白化预处理来降低数据的冗余度，然后使用无标签影像数据对栈式稀疏自编码神经网络进行训练提取特征，最后利用提取到的特征和标签数据来训练Softmax特征分类器，实现对建筑物的准确提取。实验结果表明，与传统BP神经网络相比，算法的统计结果中召回率（Recall）平均提高了5.48%，精准率（Precision）平均提高了5.31%，该算法在遥感影像农村建筑物提取中能够取得更好的效果。
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