【摘 要】
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PolSAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)图像分类的传统方法在前期需要对数据进行特征提取,涉及较多的人为参与,且分类精度有待进一步提高.此外,在采用监督分类方法
【机 构】
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哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院,黑龙江 哈尔滨,150001
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PolSAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)图像分类的传统方法在前期需要对数据进行特征提取,涉及较多的人为参与,且分类精度有待进一步提高.此外,在采用监督分类方法时,某些地物存在小样本问题,针对这些问题并结合PolSAR图像精细分类的需求,提出基于3D卷积神经网络的PolSAR图像地物精细分类方法,将传统卷积神经网络扩展为三维并将其应用于PolSAR图像分类中,利用PolSAR数据多通道特性,充分挖掘数据中的信息,提高分类性能,并采用虚拟样本扩充的方法改善某些地物的小样本情况,获得更好的分类结果.实验结果表明:3D卷积神经网络较2D卷积神经网络在PolSAR图像地物精细分类中有较好的性能,且虚拟样本扩充方法能够有效改善小样本分类问题.
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